基于图像的绘制技术ibr
基于图像的三维重建
极点被移到了 无穷远点 极线束变成了 一组平行直线
极线和图像坐 标系的横轴平 行
使得水平方向 的图像畸变最 小化
匹配 计算视差
基于窗口的灰度匹配 基于窗口的稀疏点匹配 基于窗口的稠密点匹配
匹配 计算视差
基于窗口的灰度匹配原则
1 4 6
2 7
3 5 8
v1T v2 cos θ = || v1 |||| v2 ||
点云拼接
3-5 点云拼接
① 三维坐标变换 ② 拼接原理 ③ 拼接步骤 ④ 拼接实例
点云拼接
点云拼接
① 三维坐标变换
a1 1 a A = 21 a 31 a 41 a1 2 a 22 a 32 a 42 a1 3 a 23 a33 a 43 a1 4 a 24 a 34 a 44
表示三维图像的坐标变换
a11 R = a21 a 31
a12 a22 a32
a13 a23 a33
产生比例、旋转、 错切等几何变换 产生平移变换
T =[a41 a42 a43]
点云拼接
② 拼接原理
点云拼接
o2 x2 y2 z2
o1 x1 y1 z1
实现
P1与 P2的拼接 与 的拼接
2-3 重建软件
① 3DmeNow
② Canoma
③ PhotoModeler和 和 PhotoModeler Scanner
④ ImageModeler
三维重建的四种主要方式： 三维重建的四种主要方式：
1 2 3 4 基于图像 使用探针或激光读数器逐点获取数据 三维物体的断层扫面 光学三维扫描仪
基于图像重建流程
图像匹配1 图像匹配 摄像机标定 图像校正
基于SDL++OpenGL的三维游戏优化技术
Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ３Ｄ Ｇａｍｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＤＬ＆ＯｐｅｎＧＬ
ＨＵＡＮＧ Ｈａｌ·ｒｎｉｎｇ“，ＬＩＵ Ｊｊｎ－ｇａｎ９２，ＹＩ Ｊｉａｎ－ｑｌａａ９１ （１＿ＬａｂｏｆＣｏｍｐｌｅｘ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＳｃｉｅｎｃｅ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｎｉ９１０００８０；
在游戏设计中，整个游戏被划分成１３个游戏状态，包括 游戏衬始化、分值设置过程、开牌过程等，并且规定了各种 状态需要绘制哪些物体以及如何绘制这些物体。游戏实现中， 按照面向对象思想，以方便游戏状态控制为原则，划分了若 干个区域类，如渔区类、牌区类、背景区类、奖级表区类、 用户信息区类、键盘区类等。在不同的游戏状态下进行不同 对象的更新和绘制。
２游戏设计中的优化 从程序设计的角度，游戏的实现只是一小部分，游戏最
重要的２个因索是技果和速度，因此，需要改善游戏效果、 提高游戏速度，为此进行了如下的优化。 ２．１纹理拄术
纹埋技术采用了ｊＰｇ、ｐｎｇ等文件支持、加载优化和
基Ｍｉ盒ｐｍ硪ａｐ目。：对国多家种㈨纹８６理３计格划式基的金支资持助主项要目是（２为００了 １ＡＡ减ｌｌ小４２纹０１理） 文件大
ｌａｋｅｓ ａ ｃｒｏｓｓ‘ｐｌａｔｆｏｒｍ ３Ｄ ｇａｍｅ ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ，ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｓ ｖａｒｉｏｕｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ．ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｅｘｔｕｒｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｄｖａｎｄ ｄｉｓｐｌａｙ ｌｉｓｔ
理论Ｊ常用的反走样方法主要有提高分辨率、区域采样
AI画图
AI画图
AI画图指的是使用人工智能技术进行图像创作的过程。
通过这种技术，计算机可以利用大量数据和算法，自行生成优质的图像，而不需要人类的干预或指令。
AI画图技术已经在艺术、设计、游戏、服装和建筑设计等领域得到应用。
AI画图的技术基于深度学习和生成对抗网络（GAN）技术，通过训练大量的数据集，让计算机学习和理解图像的特征、颜色、纹理等，然后利用这些知识自主创作新的图像。
在进行人工智能画图时，生成模型可以利用先前的图像数据来构建新的图像，用于艺术创作、设计和图像生成等领域。
目前，AI画图已经实现了许多有趣和优美的创新，如可以生成逼真抽象画、曼德尔布洛特集、数字艺术、卡通画、照片转换和DeepDream等。
其中，一些流行的应用包括Deep Art Effects、Prisma、Artisto和Dreamscope等。
虽然AI画图技术在图像生成领域取得了显著的进展，但是这种技术仍面临着一些挑战。
首先，AI系统的训练时间和计算资源开销可能很大。
此外，由于深度学习的黑匣子问题，AI画图技术还需要进一步完善，以使其生成的图像可以更清晰、准确和真实。
总而言之，AI画图已经大大提高了图像生成的自动化程度，并进一步推动了数字艺术和设计的领域进步。
未来，随着人们对AI画图技术的不断研究和改进，我们可以预见，AI 画图技术将继续发挥重要作用，在艺术、设计、娱乐和教育等方面发挥出更多的优势。
AI 画图
AI 画图
AI画图是指利用人工智能技术来进行自动或辅助绘画的过程。
随着深度学习和计算机视觉技术的不断进步，越来越多的AI绘画应用被开发出来。
AI画图技术主要有以下两种：
1. 自动生成画作：这种技术通常基于GAN（生成对抗网络）或其他深度学习算法，可以训练出可以自动生成艺术作品的神经网络。
在这种情况下，艺术品的风格、颜色、笔触等均由神经网络自动学习生成。
2. 协助绘画：这种技术包括基于人工智能的绘画工具和绘画辅助工具，旨在帮助艺术家优化他们的创作过程。
例如，一些应用程序可以通过跟踪艺术家的笔触和线条，进行实时图像分析，然后提供技巧和改进建议，帮助艺术家更好地实现他们的想法。
尽管AI画图技术已经非常先进，但还存在一些限制。
AI 绘画工具使用的颜色、构图和其他元素可能不像真实的艺术家那样独特，缺乏人类艺术家所拥有的创造性和独特性，并不能完全替代人类艺术家的创作。
甘明宇-二代测序技术原理
二代测序技术原理甘明宇复旦大学基础医学院医学分子病毒学教育部/卫生部重点实验室深圳2017-12主要内容⏹背景介绍：测序技术的发展⏹测序技术的原理(illumina)⏹下机数据文件格式(fastq)重点⏹了解二代测序技术的基本原理⏹核心名词：PE(Pair end),SE(Single end),flowcell,cluster,read,fastqLife is diversity生命的本质——DNA为什么要测序⏹测序可以得到大量的遗传信息⏹鉴定多态性，染色体重排及基因组上的突变⏹诊断，治疗及预防疾病⏹为药物和疫苗提供潜在的靶位点⏹…对DNA的解读人类基因组计划千人基因组万人基因组测序技术的发展史磷酸基团碱基（嘌呤/嘧啶）脱氧核糖脱氧核糖核苷酸结构第一代：sanger测序Dr. Frederick Sanger两次获得诺贝尔化学奖第二代：高通量测序J.Ronhom et al.Clin.Microbiol.Rev.2016二代测序技术⏹Roche/454FLX(2005)⏹Illumina/Solexa Genome Analyzer/Hiseq(2006)⏹Applied Biosystems/SOLiDTM System(2007)Hiseq2000Illumina测序仪原理⏹构建文库⏹簇生成⏹测序⏹数据分析1.文库构建(Trueseq DNA library Prep kit)Genomic DNA超声打断Fragment:500bpinsert size1.文库构建(Nextera )Fragment:300bpD N A .The PC R st ep adds i ndex adapt er sequences on bot h ends oft he D N A ,w hi ch enabl es dual -i ndexed sequenci ng ofpool ed l i br ar i es on I l l um i na sequenci ng pl at f or ms.A N ext era D N A t ransposom e w i t h adapt ers com bi ned w i t h t em pl at e D N AB Tagm ent at i on t o f ragm entand add adapt ersC Li m i t ed cycl e PC R t o add i ndex adapt er sequences1.文库构建P5P7indexR2seq primer R1seq primerSequence of interestP5,P7:和flowcell 上的oligo 杂交index ：6个nt 的碱基序列，用以区分不同的样本Seq primer ：测序引物Flowcell的结构进样孔出样孔2.簇生成桥式PCR扩增成簇单链DNA杂交到flowcell表面退火延长变性n=35总数一个亮点即扩增后的一个簇核心原理：可逆阻断技术3.测序——边合成边测序cycle. After nucleotide incorporation, the array is imaged and the fluorescent signals recorded. The fluorescent label and terminator moiety are removed, and the next cycle of sequencing commences with the next fluorescently labeled nucleotide.1234C CCC GGG TTAAACycle1 Cycle2 Cycle3对A 发出的光拍照对C 发出的光拍照对G 发出的光拍照对T 发出的光拍照由4个cluster 得到4条序列：①ATA...②CCT...③GCG...④GAC...T G C T A C G A T …123789456T T T T T T T G T …Single end单端测序：只测DNA 分子一段，得到一个测序文件；常用于小基因组，宏基因组测序。
三维虚拟场景建模及其在Vizard环境中的应用研究
三维虚拟场景建模及其在Vizard环境中的应用研究林晨;林晓斌【摘要】在三维虚拟场景建模时,设计者往往会忽略场景中心点的确定,导致加载到虚拟环境中的三维虚拟场景很难进行准确定位,使其无法以很好的视角进行情景复原,且在虚拟环境中一般无法直接利用鼠标调整三维虚拟场景的视角.针对上述情况,提出了一种将三维虚拟场景建模和Vizard技术相结合的虚拟环境的开发方法,即利用3DS MAX构建三维虚拟场景(文中以搭建三维书房场景为例),将搭建好的三维虚拟场景以OSGB文件格式进行存储,加载到Vizard中对其进行交互控制,实现虚拟现实.然后使用Python语言编程实现了键盘按键对三维虚拟场景的交互控制,使用者可以通过键盘按键快速的调整视角.编程实现的程序适用于调整任意导入Vizard 中的场景视角.实现结果图表明新的虚拟环境开发方法在真实性、交互性和实现简易性方面都有不错的效果.【期刊名称】《闽江学院学报》【年(卷),期】2015(036)005【总页数】6页(P94-99)【关键词】三维虚拟场景;3DS MAX;OSGB文件格式;Vizard虚拟现实【作者】林晨;林晓斌【作者单位】闽江学院物理学与电子信息工程系,福建福州350121;闽江学院物理学与电子信息工程系,福建福州350121【正文语种】中文【中图分类】TP391随着计算机图形技术、计算机仿真技术、人工智能、传感技术、显示技术等技术的高速发展，一种由计算机技术辅助生成的高新技术模拟系统应运而生，即虚拟现实[1].虚拟现实(virtual reality，简称VR技术)是通过计算机模拟产生一个三度空间的虚拟世界，提供用户关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让用户如同身临其境，用户可以通过使用各种交互设备，同三度空间内的事物相互作用后进行交互式视景仿真和信息交流[2].虚拟现实的应用前景是很广阔的，目前它已被广泛的应用于军事与航空航天、教育与训练、建筑设计与规划、工业仿真、文物古迹、医学和科学计算可视化等领域，进而推动虚拟现实的研究和应用向纵向发展[3].国内外现有的比较主流的虚拟现实软件有VRP、3DVRI、WEBMAX 、EON、VEGA、Quest3D、Virtools、Vizard等，通过对这些软件的应用范围、兼容性、交互功能、画面质量(即支持的图像渲染方式和材质格式)、使用简易性等方面综合考虑，本文选择了性价比高的Vizard软件对虚拟现实进行研发.虚拟现实之所以与计算机图形和仿真技术密切相关，主要是因为三维虚拟场景建模与显示技术.三维虚拟场景可以给用户提供一个可视化的虚拟世界，如同真实世界一样，用户可以尽情地在虚拟场景中漫游，甚至可以配备声音使用户更有沉浸感[4].近年来，随着虚拟现实在各领域越来越广泛的应用，三维虚拟场景作为其中必不可缺少的部分，越来越受到重视，产生了很多构建三维虚拟场景的技术和软件，主要有3DS MAX、MAYA、犀牛、VRML等[5-6].Vizard软件中以OSGB文件格式存储三维虚拟场景，且提供了将3DS MAX中建模好的三维虚拟场景以OSGB文件格式存储的插件，可以实现二者的完美结合.因此本文提出了一种将三维虚拟场景建模和Vizard技术相结合的虚拟环境的开发方法，即利用3DS MAX构建三维虚拟场景(文中以搭建三维书房场景为例)[7-9]，将搭建好的三维虚拟场景以OSGB文件格式进行存储，加载到Vizard中对其进行交互控制，实现虚拟现实.在三维虚拟场景建模时，设计者往往忽略确定场景的中心点，导致加载到Vizard中的三维虚拟场景无法以很好的视角进行显示，且在Vizard中无法直接使用鼠标对场景进行视角调整，为了解决上述问题，利用Python语言编程实现了键盘按键对三维虚拟场景的交互控制，使用者可以通过键盘按键快速的调整视角.编程实现的程序可适用于调整任意导入Vizard中的场景视角.实现结果图表明新的虚拟环境开发方法在真实性、交互性和实现简易性方面都有不错的效果.1.1 3DS MAX软件概述3DS MAX全称是3-dimension studio max，即三维影像工作室，是美国Autodesk公司旗下Discreet分部开发的一款基于计算机系统的三维模型制作和渲染的软件，已成为使用最广的三维建模、动画和渲染工具[10].3DS MAX广泛应用于游戏动画、影视动画、建筑和室内设计、辅助教学及工程可视化等领域，很好的满足高质量动画和设计的制作需求.它的突出特点有：1)功能强大，扩展性好：建模功能强大，可堆叠的建模步骤，使制作模型有非常大的弹性，这也是它被用于虚拟现实系统构建的重要原因，在角色动画制作方面具备很强的优势，另外丰富的插件也是其亮点之一；2)操作简单，容易上手：与其强大的功能相比，3DS MAX 算是最容易上手的三维软件；3)与其他相关软件配合流畅；4)非常逼真的制作效果[11].目前最新的版本是3DS MAX 2015版.1.2 Vizard软件概述Vizard是美国WorldViz公司研发的一款功能强大的虚拟现实开发平台软件，它是基于C/C++，运用OpenGL扩展模块开发出的高性能图形引擎，利用它可使构建及渲染虚拟场景的效率大大提高，凭借其卓越的高效编程核心模块，它将整个虚拟现实应用引领至一个高速高效且成本低廉的全新境界.Vizard将集成开发环境(IDE)与高级图形库融合于Python程序语言，集成开发环境极大简化了维护数据素材的工作量，并提供了用于执行实时预览,场景调试及脚本调试工具包.在Vizard 中遭遇图形及硬件接口的相关问题时，可通过 Python脚本代码进行处理.Vizard 的主要特性如下：1)硬件兼容性：支持几乎当前所有的虚拟现实设备，包括动作追踪器，3D立体显示器，头盔显示器及其他众多外部输入设备；2)增强现实技术应用：Vizard与WorldViz旗下VideoVison增强现实装置的完美结合，可轻松实现计算机图像与现实场景的融合；3)Python语言编程：Vizard采用了Python这款极具发展潜力又极易上手的语言作为其编程核心，其发展前景毋庸置疑. Vizard本身自带各种精密的人物角色动画，用户可直接调用或在其基础上按照用户需求进行修改即可.虽然它也自带了三维实体模型的建模能力，但相较于其他功能强大的专业建模软件而言，其建模能力相对比较薄弱，所以使用Vizard进行三维虚拟场景建模，需要借助其他的三维模型建模软件进行三维虚拟场景建模.目前Vizard提供了与3DS MAX等软件的文件格式转换插件.利用3DS MAX进行三维虚拟场景的建模，首先需要获取场景的相关数据，然后构建三维虚拟场景，构建三维虚拟场景的方法主要有基于模型(model)和基于图像绘制(IBR)两种方法，本文采用的是基于模型的建模方法，该建模方法主要包括多边形建模、非均匀有理B样条曲线建模、细分曲面建模等，在建模时，可根据需要选择建模的方式，最后添加纹理、材质，渲染搭建好的三维虚拟场景[11].以上是3DS MAX构建三维虚拟场景的基本步骤，其基本流程图如图1所示.2.1 构建模型本文搭建的三维虚拟场景是三维书房场景，该场景建模设计需要获取的数据主要有书房的空间尺寸、桌椅、书架、书籍、计算机、灯、陈设品等.三维模型好坏直接影响三维书房场景的真实度.在建立模型过程中应遵循一个原则：在能够保证视觉对象不失真的前提下，尽量采用最简单的模型，这样可以使后期整个书房场景更加流畅[12-14].在建模过程中，首先利用多边形建模法构建五边形书房空间，设置空间长度为5 m，宽度为4.5 m，高度为3.5 m，添加法线，在“对象属性”中勾选“背面消隐”选项，就可使书房空间内部的设置可见.然后构建书架、柜子和桌椅模型，其中书架和柜子模型分为左和右两个部分，主要由长方体建模再经过相关修改操作生成，书桌模型由桌面、小方桌和圆角桌腿组成，桌面由圆形建模经过倒角剖面修改而成，小方桌由长方体建模生成，圆角桌腿利用线条车削建模生成，靠背椅模型由靠背、坐垫、扶手和椅腿拼接而成，前两者是倒角立方体建模而成，扶手是长方形建模而成，椅腿是通过线条放样生成的.最后对计算机、灯和陈设品进行建模.计算机模型主要通过长方体建模而成，包括由三个长方体排列生成的显示器模型和由倒角立方体经过命令 FFD2*2*2 修改建模生成的键盘.灯模型有壁灯、吊灯、射灯和台灯四种，壁灯模型由四个部分组成，分别是球体建模生成的吸盘和灯罩、圆柱体建模生成灯架和通过放样生成连接吸盘和灯架的电线，其他三种灯模型与壁灯模型类似，都是由放样、球体和圆柱体建模而成.陈设品有花瓶、维纳斯雕像、天鹅、地球仪、吊瓶盆栽、圆盘、烟灰缸和相册.建模这些陈设品的方法与之前的模型类似，主要是通过圆柱体、平面、球体、线条、圆形和长方体等建模生成相应的模型.2.2 添加材质和纹理构建好的三维虚拟场景模型需要添加材质和贴图.在3DS MAX中使用命令“渲染—材质编辑器—位图”实现贴图和增加材质[7-8].材质是用于模拟表面的反射特性，一般有环境光颜色、漫反射颜色和高光颜色这三种颜色构成对象表面[9].使用这三种颜色和控制高光区可创建出大部分基本反射材质.材质的基本参数主要通过“Basic Parameters”参数卷展栏进行设置，对于不同的对象应采取不同的方案，文中搭建的三维书房场景模型主要采用贴图.贴图是物体材质表面的纹理，利用贴图可不用增加模型的复杂程度就能突出表现对象的细节，还可创建反射、折射、镂空等多种效果，比材质更精细更真实.初步贴上的图片是很不规则的或不自然的，需要使用UVW贴图工具进行修改调整.为了增加模型的质感和完善模型的造型，使创建的三维虚拟场景更接近现实，获得良好的贴图文件是必要的，因此在进行纹理映射前，对贴图文件进行加工处理，如调整光亮度和色调、修复、裁剪和拉伸等.添加材质和贴图的三维书房场景图如图2所示.3.1 载入三维虚拟场景将在3DS MAX中建模好的三维虚拟场景加载到Vizard虚拟环境之前，需要将三维虚拟场景从3DS MAX中导出为OSGB文件格式才可被Vizard识别加载，OSGB文件格式是Vizard默认的用于存储场景和角色以及物体等信息的文件格式，然而3DS MAX没有自带OSGB文件格式，无法以此文件格式导出，所以需要安装插件程序OSGexplorer.exe文件，这样就可以按照以下步骤在Vizard中加载3DS MAX中建模好的三维虚拟场景[15-16].首先安装插件程序OSGexplorer.exe文件，这样在3DS MAX导出文件格式选项中就有OSGB文件格式，然后将在3DS MAX中建模好的三维虚拟场景以OSGB文件格式存储输出，在输出成可用的OSGB文件格式时，需要注意一些参数和属性的设置，以保证Vizard可以识别导出的所有信息，最后利用Python语言编程加载相应的OSGB文件，实现加载OSGB文件的Python语句是：bookroom = viz.add(‘bookroom.osgb’)，加载之后就可以在预览窗口中看到3DS MAX中建模好的三维虚拟场景.加载的基本过程如流程图3所示.3.2 控制三维虚拟场景Vizard环境利用Python语言加载三维虚拟场景，控制三维虚拟场景的一些简单操作，如调整场景的大小、背景颜色、移动、旋转等，还可实现一些复杂的操作.本文中的三维书房场景在前期建模时没有很好的规划其中心点位置，导致载入Vizard中无法以很好的视角显示三维书房场景.然而在Vizard中无法用鼠标直接对三维虚拟场景的视角进行调整，为了能方便快速地调整三维虚拟场景的视角，使用Python语言编程实现了键盘按键对场景视角的控制脚本，通过键盘按键可以很便捷地调整载入Vizard中的三维书房场景，调整好后的三维书房场景效果图如图4所示.以上所实现的键盘按键对三维虚拟场景视角的控制脚本程序可适用于任意加载入Vizard中的三维虚拟场景.除了上述的视野调整操作，还对三维书房场景实现了以下操作：变换其背景颜色、设置多频率采样操作，其编程实现的脚本语句如下:import vizimport vizactviz.go()#载入三维书房场景bookroom = viz.add(‘bookroom.osgb’)#设置多频率采样viz.setMultiSample(4)#变换其背景颜色viz.clearcolor(viz.BLACK)#键盘按键控制程序def onKeyDown(key):[x, y, z] = viz.MainView.getEuler()[xx, yy, zz] = viz.MainView.getPosition()if key == viz.KEY_DOWN:x = x + 10viz.MainView.setEuler([x, y, z])if key == viz.KEY_UP:x = x -10viz.MainView.setEuler([x, y, z])if key ==‘w’:yy = yy + 0.2viz.MainView.setPosition([xx, yy, zz])if key ==‘s’:yy = yy - 0.2viz.MainView.setPosition([xx, yy, zz])本文主要描述了在3DS MAX软件中对三维虚拟场景的建模以及其在Vizard中的应用研究，这两种新技术的融合将会更有效地表现虚拟现实环境，给用户更好的体验效果，很好地体现了虚拟现实技术的真实、互动和情境化的独特魅力.在此基础上，以后将做更多新的尝试，如角色动画制作、虚拟场景漫游、数字校园、与认知学、教育学结合探索等.除了对Vizard软件的应用研究，下一步将结合与Vizard相对应的硬件进行更深层次的研发.虚拟现实技术目前还处于探索阶段，随着各种高新技术的发展，该技术将会得到更广泛地应用和发展.林晓斌(1980-)，男，福建福州人，闽江学院物理学与电子信息工程系讲师.【相关文献】[1] 汪成为，高文，王行仁．灵境(虚拟现实)技术的理论、实现及应用[M]．北京:清华大学出版社，1996:5-6.[2] 胡小强．虚拟现实技术与应用[M]．北京:高等教育出版社，2004:3-5.[3] 张菁．虚拟现实技术及应用[M]．北京:清华大学出版社，2011:24-29.[4] 周鹏，支雄飞，杨敏，等．基于3DS MAX与Unity3D三维海底场景建模[J]．安徽电子信息职业技术学院学报，2014，13(1)：14-16.[5] 杨宏艳，史卓，钟艳如．基于虚拟现实的数字化校园漫游系统设计[J]．桂林电子科技大学学报，2011，31(4)：14-16.[6] 陈涛，田海晏．三维校园虚拟现实研究[J]．北京石油化工学院学报，2010，18(2)：45-49.[7] 张晓宇.虚拟校园漫游系统的设计与实现[D].长春：吉林大学，2013.[8] 陆凯.虚拟校园三维场景表现方法与实现[D].石家庄：河北师范大学，2011.[9] 曾影，张雪松，单莉．基于3DS MAX的校园场景可视化的设计与实现[J]．湖北大学学报：自然科学版，2014，2 (36)：190-194.[10] 王珂.3DS MAX 2012高手成长之路[M].北京:清华大学出版社，2013:38-45.[11] 陈波.3D巨匠:3DS MAX完全手册(建模篇)[M]. 北京:科学出版社,2012:11-15.[12] 李敏杰．虚拟场景建模关键技术研究[J].现代计算机：专业版， 2009，319(11)：26-28.[13] 刘英杰，杨雪，阙宝朋，基于3DS MAX和Virtools的大学物理虚拟实验设计与开发[J].2008，18(6)：88-92.[14] 吴庆双，王楠．安徽师范大学三维虚拟校园系统建设研究[J].重庆文理学院学报:自然科学版,2012，31(1)：63-65.[15] 孙倩.基于3DS MAX的三维建模及其在Virtools环境中的应用[J].中国科技信息，2008(12)：94-95.[16] 翟旭峰，朱杰杰，潘志庚.3ds MAX建模及其在虚拟现实中的应用[J].计算机仿真，2004，21(4)：94-97.。
基于Lisp的自动图框绘制和输出管理技术研究
城 市 勘 测 Ｕｒｂａｎ Ｇｅｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ＆ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ
Ｆｅｂ.２０１９ Ｎｏ.１
引文格式:唐争气ꎬ庾荣树. 基于 Ｌｉｓｐ 的自动图框绘制和输出管理技术研究[ Ｊ] . 城市勘测ꎬ２０１９(１) :１１４－１１６ꎬ１２１.
ｂｏｕｎｄｉｎｇｂｏｘꎬ部分代码如下:
( ｄｅｆｕｎ ｇｅｔｂｏｕｎｄｂｏｘＸＹ( ｏｂｊ / ｘ ｙ) ( ｖｌａ－ｇｅｔｂｏｕｎｄｉｎｇｂｏｘ ｏｂｊ 'ｘ 'ｙ) ( ｍａｐｃａｒ 'ｖｌａｘ－ｓａｆｅａｒｒａｙ－>ｌｉｓｔ( ｌｉｓｔ ｘ ｙ) ) )
３������ ３ 根据比例尺自动选取图幅大小
选取比例尺从而确定图幅是至关重要的ꎬ本文的
比例尺是要实现根据合适的比例尺所选图框自动分
析ꎮ 除了一般的比例尺ꎬ此设计加入了自定义比例尺ꎬ
增加了很大的调节性ꎮ 一个合适的图纸大小与方向对
于图幅绘制图框的美观性具有很高的要求ꎮ 除了图纸
一般 为 Ａ１ꎬ Ａ２ꎬ Ａ３ꎬ Ａ４ 等 以 外ꎬ 也 考 虑 了 测 绘 用 的
含内容的图形界限可能是整个图形界限或者需要套图
框的部分图形元素的范围ꎮ 通过前面两种情况构造选
择集ꎬ通过遍历所有图形对象的最小包围矩形ꎬ并获得
选择集中所有对象的最小包围矩形ꎬ从而获取图框内
的西南角和东北角坐标ꎬ即图框的图形界限ꎮ Ｌｉｓｐ 提 供了 ＣＡＤ 图形元素的最小包围矩形的函数 ｖｌａ － ｇｅｔ￣
图 １ 主要技术流程
∗ 收稿日期:２０１８—０６—２５ 作者简介:唐争气(１９７４—) ꎬ男ꎬ博士ꎬ副教授ꎬ注册测绘师ꎬ主要从事工程测量与测绘数据处理以及地理信息应用研究ꎮ
基于内容的图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术研究内容图像检索技术，又称为基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），是一种通过分析图像的内容特征来实现图像检索的方法。
它与传统的基于文本的图像检索方法相比，可以直接利用图像的视觉特征，无需依赖人工标注的文本信息。
内容图像检索技术在多领域都有广泛的应用，如图像库管理、医学图像分析、视频监控等。
1. 图像特征提取：内容图像检索的第一步是提取图像的特征。
图像特征可以分为低层次特征和高层次特征。
低层次特征包括颜色、纹理、形状等，可以通过图像处理和计算机视觉的算法提取。
高层次特征则是对图像语义的抽象，如物体、场景等。
这些特征的提取旨在将图像转化为数字化的向量表示，便于后续的相似度计算和检索。
2. 相似度计算：在内容图像检索中，关键的一步是计算图像之间的相似度。
相似度可以基于图像的特征向量进行计算，常用的方法有欧氏距离、余弦相似度等。
一般来说，相似度计算会考虑多个特征之间的加权组合，以综合反映图像的相似程度。
通过相似度计算，可以建立图像库中图像之间的相似性关系，为后续的检索提供基础。
3. 检索方法：基于内容的图像检索可以采用不同的检索方法，如基于特征的检索和基于查询的检索。
基于特征的检索是指通过提取图像的特征向量，然后与图像库中的特征向量进行相似度匹配，找到相似的图像。
而基于查询的检索是指用户通过输入图像或图像的描述信息作为查询条件，系统通过计算查询图像与图像库中图像的相似度，返回检索结果。
4. 索引结构：为了提高图像检索的效率，常常需要构建索引结构来加速检索过程。
索引结构可以基于图像的特征向量进行构建，如kd树、R树等。
通过索引结构的建立，可以减少相似度计算的次数，提高检索性能。
5. 评估和优化：对于内容图像检索技术的研究，评估和优化是不可或缺的环节。
评估可以通过比较检索结果与人工标注结果之间的差异来衡量检索系统的性能。
优化则需要根据评估结果，对图像特征提取、相似度计算、索引结构等方面进行调整和改进，以提高检索的准确性和效率。