自适应的三维分形地形重建算法研究

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三维重建与模型生成算法研究

三维重建与模型生成算法研究随着科技的不断发展，三维重建与模型生成技术正在逐渐走向成熟。

这项技术通过从多个平面影像或激光扫描点云中提取信息，以生成真实世界中物体的三维模型。

它在各个领域具有广泛应用，如建筑设计、游戏开发、医学影像处理等。

本文将论述三维重建与模型生成算法的研究进展、技术原理及应用现状。

一、技术原理1.1 图像获取与处理三维重建的第一步是获取物体的图像数据。

通常使用摄影机、激光扫描仪或结构光投影仪等设备进行数据采集。

对于摄影机，我们可以通过多角度拍摄目标物体并使用图像处理算法将这些图像进行融合，以获取更完整、更精确的三维信息。

而激光扫描仪和结构光投影仪则能够直接获取物体的三维坐标点云。

图像获取完成后，我们需要进行图像处理，包括去噪、图像增强、校准等操作，以提高数据的质量和准确性。

1.2 特征点提取与匹配在获得了图像或点云数据后，接下来的任务是提取出物体的特征点，并在不同图像或点云之间进行匹配。

特征点是指具有独特性和可重复性的点，如角点、边缘点等。

常用的特征点提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。

特征点的匹配可以通过计算特征点之间的相似性度量，如欧氏距离或相互信息矩阵等，来找到对应的特征点。

1.3 三维重建与模型生成通过特征点的匹配，我们可以得到不同视角下的关联点集合。

利用这些点集合，可以采用多种方法实现三维重建与模型生成。

最常见的方法之一是三角测量法，通过计算关联点之间的三角形或四面体，来估计物体表面的三维形状。

另外，还有基于体素的方法，将物体空间划分为体素网格，通过点云数据填充各个体素，以生成物体的三维模型。

二、研究进展近年来，随着计算机性能的提升和算法的改进，三维重建与模型生成算法取得了显著的进展。

2.1 基于深度学习的三维重建深度学习技术的应用使得三维重建与模型生成的效果进一步提高。

通过使用卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），研究者们开发了许多端到端的三维重建方法。

基于lidar的农田地形环境三维重建方法设计与研究

郎朗１，冯晓蓉２，刘浪３
（１．重庆三峡职业学院智能制造学院，重庆市，４０４１００；２．重庆三峡职业学院汽车工程学院，重庆市，４０４１００；３．重庆交通大学土木工程学院，重庆市，４０００７４）
收稿日期：２０１９年５月１７日修回日期：２０１９年８月１９日＊基金项目：重庆市教委科学研究项目（ＫＪ１５０３４０１）第一作者：郎朗，男，１９８３年生，重庆万州人，硕士，讲师；研究方向为电子信息技术、农业工程。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｏｎｇｑｉｎｇｌａｎｇｌａｎｇ＠１６３．ｃｏｍ
如图３所示，安装在ＡｌｌＴｅｒｒａｉｎＶｅｈｉｃｌｅ车上的ＧＰＳ接收器、激光雷达、惯性测量模块将各自采集的信息通过串口向车载计算机传输数据，ＲＴＫ基站电台通过无线电将差分信号传输到ＧＰＳ接收机中，实现差分定位。ＡｌｌＴｅｒｒａｉｎＶｅｈｉｃｌｅ车的动力源选择由移动电源供电，在行驶过程中完成对地面的测量。其中，
郎朗，冯晓蓉，刘浪．基于ＬｉＤＡＲ的农田地形环境三维重建方法设计与研究［Ｊ］．中国农机化学报，２０２０，４１（１）：１５５－１６０ＬａｎｇＬａｎｇ，ＦｅｎｇＸｉａｏｒｏｎｇ，ＬｉｕＬａｎｇ．Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｆａｒｍｌａｎｄｔｅｒｒａｉｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎＬｉＤＡＲ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＭｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ，２０２０，４１（１）：１５５－１６０

基于多视角图像处理技术的三维重建方法研究

基于多视角图像处理技术的三维重建方法研究近年来，随着计算机硬件和软件的不断升级，三维重建技术得到了广泛应用。

而基于多视角图像处理的三维重建方法，是其中非常重要的一种技术。

本文旨在探讨多视角图像处理技术在三维重建中的应用和研究。

一、多视角图像处理技术简介多视角图像处理技术是计算机视觉中的一个重要分支，它主要涉及图像处理、计算机图形学等多个领域。

该技术以多个视角的图像为基础，通过匹配、融合、重建等过程，生成三维物体的表面、特征和纹理信息。

多视角图像处理技术的基本流程如下：1. 采集多视角图像：通过多个视角采集物体的不同角度图像，获得多组图像序列。

2. 图像匹配：通过特征点匹配或区域匹配等方法，将多组图像中相同位置的像素点进行匹配。

3. 立体重建：根据图像像素点的匹配关系，确定物体在三维坐标系中的位置和形状。

4. 纹理映射：将原始图像的纹理信息映射到三维重建物体上，使得三维模型更加真实。

多视角图像处理技术具有多角度、高精度、高效率等优点，可以应用于虚拟现实、数字娱乐、文化遗产保护、工业制造等多个领域。

二、多视角图像处理技术在三维重建中的应用与挑战多视角图像处理技术在三维重建中有着广泛的应用前景。

例如，可以通过多视角图像处理技术实现文物的数字化保护，建立三维模型，实现精细化的文物保护和研究；还可以通过该技术实现钢结构物体的三维重建，实现工业设计和制造的数字化协同等。

但是，多视角图像处理技术也存在一些挑战。

首先，图像匹配算法的精度和效率不足，直接影响三维重建的质量和效率。

其次，在图像采集过程中，由于光线、阴影等因素的影响，图像可能存在噪声和失真现象，从而影响了三维重建的准确性。

此外，对于一些非常大的物体，多视角图像处理技术还需要解决数据规模、存储、传输等问题。

三、多视角图像处理技术的发展趋势针对多视角图像处理技术在三维重建中的应用和挑战，未来其发展趋势主要有以下几点：1. 提高图像匹配算法的准确性和效率：采用特征点匹配、深度学习等新技术，提高图像匹配的准确性和效率，从而提高三维重建的质量和效率。

基于深度学习的三维计算成像系统重建算法研究

2
三维计算成像技术可以克服传统二维成像的局限性，为医疗、工业、安全等领域提供更准确、全面的视觉信息。
3
基于深度学习的三维计算成像系统重建算法具有自适应、自学习的特点，能够实现智能化、高效化的重建。
研究不足与展望
当前研究主要集中在算法的开发和应用上，对算法的优化和改进还需进一步加强。
基于深度学习的三维计算成像系统重建算法在跨领域应用方面还需进一步拓展。
正则化技术
通过使用正则化技术，如Dropout、Batch Normalization等，降低模型过拟合的风险，提高模型的鲁棒性。
04
实验与分析
数据集与实验设置
数据集
收集了大量的三维计算成像数据，包括各种不同的场景、视角和光照条件下的数据。
实验设置
为了确保算法的准确性和鲁棒性，实验中采用了多种对比实验，包括不同的网络结构、训练策略和优化器等。
更高。
讨论：针对该算法的优缺点进行了深入的讨论，并提出了改进方向和未来研究的展望。
通过以上实验和分析，验证了基于深度学习的三维计算成像系统重建算法的可行性和优越性，为
未来的三维成像研究提供了新的思路和方法。
05
结论与展望
研究结论
1
深度学习算法在三维计算成像系统重建中具有重要应用价值，能够要不同的算法和参数设置，这使得算法的适应性和可扩展性成为一个重要的问题。因此，如何设计一种通用的算法，能够适应不同的场景和需求，也是一个具有挑战性的问题。
03
基于深度学习的三维计算成像算法设计
三维计算成像算法概述
三维计算成像技术
01
通过采集物体散射或反射回来的信号，经过处理后得到物体的
三维信息。

三维重建的四种常用方法

三维重建的四种常用方法在计算机视觉和计算机图形学领域中，三维重建是指根据一组二维图像或其他类型的感知数据，恢复或重建出一个三维场景的过程。

三维重建在许多领域中都具有重要的应用，例如建筑设计、虚拟现实、医学影像等。

本文将介绍四种常用的三维重建方法，包括立体视觉方法、结构光法、多视图几何法和深度学习方法。

1. 立体视觉方法立体视觉方法利用两个或多个摄像机从不同的视角拍摄同一场景，并通过计算图像间的差异来推断物体的深度信息。

该方法通常包括以下步骤：•摄像机标定：确定摄像机的内外参数，以便后续的图像处理和几何计算。

•特征提取与匹配：从不同视角的图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来计算相机之间的相对位置。

•深度计算：根据图像间的视差信息，通过三角测量等方法计算物体的深度或距离。

立体视觉方法的优点是原理简单，计算速度快，适用于在实时系统中进行快速三维重建。

然而，该方法对摄像机的标定要求较高，对纹理丰富的场景效果较好，而对纹理缺乏或重复的场景效果较差。

2. 结构光法结构光法利用投影仪投射特殊的光纹或光条到被重建物体表面上，通过观察被投射光纹的形变来推断其三维形状。

该方法通常包括以下步骤：•投影仪标定：确定投影仪的内外参数，以便后续的光纹匹配和几何计算。

•光纹投影：将特殊的光纹或光条投射到被重建物体表面上。

•形状计算：通过观察被投射光纹的形变，推断物体的三维形状。

结构光法的优点是可以获取目标表面的细节和纹理信息，适用于对表面细节要求较高的三维重建。

然而，该方法对光照环境要求较高，并且在光纹投影和形状计算过程中容易受到干扰。

3. 多视图几何法多视图几何法利用多个摄像机从不同视角观察同一场景，并通过计算摄像机之间的几何关系来推断物体的三维结构。

该方法通常包括以下步骤：•摄像机标定：确定每个摄像机的内外参数，以便后续的图像处理和几何计算。

•特征提取与匹配：从不同视角的图像中提取特征点，并通过匹配这些特征点来计算摄像机之间的相对位置。

三维信号重建的方法

三维信号重建的方法介绍三维信号重建是一种将二维观测数据转化为三维原始数据的过程。

在许多领域，包括医学成像、地质勘探和计算机视觉等，三维信号重建都是一个重要的研究领域。

本文将介绍三维信号重建的方法，包括传统方法和深度学习方法。

传统方法传统的三维信号重建方法主要基于数学模型和统计学理论。

这些方法通常需要对信号进行传感器测量，并利用测量数据进行重建。

以下是一些常用的传统方法：直接方法直接方法是指直接测量目标信号的物理量，并使用逆问题的求解方法来重建原始信号。

常见的直接方法有：1.迭代重建方法：使用迭代算法，如最小二乘法（Least Square Method）或迭代最小二乘法（Iterative Least Square Method）来逐步逼近原始信号。

2.正则化方法：在迭代过程中引入正则化项，以提高重建的稳定性和精度。

投影方法投影方法是通过测量目标信号的投影数据来重建三维信号。

常见的投影方法有：1.单次投影重建方法：直接使用一次投影数据进行重建，如传统的CT扫描技术。

2.多次投影重建方法：通过多次不同方向的投影数据进行叠加，以获得更精确的重建结果。

反射方法反射方法是通过反射系数和传播模型来重建三维信号。

这些方法通常基于物理反射模型，如声波的反射、光线的反射等。

常见的反射方法有：1.反射系数估计：通过测量目标信号的反射系数，使用反演算法来重建原始信号。

2.波动方程反演：根据波动方程的传播模型，使用正演和反演算法来重建原始信号。

深度学习方法深度学习方法在三维信号重建中取得了显著的成果。

深度学习方法通过训练神经网络来实现信号的重建。

以下是一些常用的深度学习方法：自编码器自编码器是一种无监督学习方法，用于将输入数据压缩到潜在空间并重建输出。

在三维信号重建中，自编码器可以用于将高维的观测数据映射到低维潜在空间，并通过解码器将其重建为三维信号。

卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像处理领域有很好的表现。

三维重建算法研究综述

二、文物三维重建技术的应用
1、文物修复与保护：通过三维重建技术，文物修复人员可以更加准确地理解文物的原貌，为其修复提供重要的参考依据。同时，该技术也可以对文物进行无损检测，发现文物的潜在损伤，为文物的保护提供数据支持。
2、数字化展示：利用三维重建技术，可以将文物在数字世界中真实地再现出来，为观众提供身临其境的体验。同时，这种数字化展示方式还可以有效地保护文物，防止其受到物理损害。
三维重建算法研究综述
01 摘要
03 文献综述 05 参考内容
目录
02 引言 04 结论
摘要
本次演示旨在综述三维重建算法的研究现状及其发展趋势，重点算法的基本概念、应用领域、研究现状、未来研究方向以及挑战。通过对大量相关文献的搜集、整理和分析比较，本次演示总结了近年来三维重建算法的重要成果和不足之处，并指出了未来可能的研究方向。
4、三维重建算法的未来研究方向
未来，三维重建算法的研究将面临更多挑战和机遇。以下几个方面可能成为未来的研究方向：
(1)提高三维重建的精度和效率。尽管已经有很多优秀的三维重建算法，但对于复杂形状和动态变化的目标对象，其精度和效率仍需进一步提高。此外，如何平衡计算效率和内存消耗也是一个值得研究的问题。
3、虚拟考古：在考古学中，三维重建技术可以帮助考古学家更好地理解古代文明的生活方式和工艺技术。通过模拟遗址或墓葬的原始状态，我们可以更准确地推测出古代人类的行为和生活方式。
三、文物三维重建技术的未来发展趋势
1、高精度与高效率：随着技术的进步，未来的文物三维重建技术将更加注重扫描设备的精度和重建算法的效率。这将使得我们可以更快、更准确地获取文物的三维数据。
2、三维重建算法的研究现状和趋势

三维重建稀疏重建算法

三维重建中的稀疏重建算法是一种通过有限的、分散的数据点来还原整个三维结构的技术。

这些算法通常用于从点云数据或其他离散的测量数据中生成高质量的三维模型。

以下是一些常见的稀疏重建算法：
1. 体素格子法（Voxel Grid）：
- 这种方法将三维空间划分为小的体素（三维像素）格子，然后将点云数据映射到这些格子上。

通过在每个格子内对数据进行累积，最终可以得到整个场景的三维密度分布。

2. 基于体素的重建算法（Volumetric Reconstruction）：
- 这类算法通过在体素空间中建立密度场或深度场来还原三维结构。

通过积分点云数据，算法尝试找到场景中的物体边界和几何形状。

3. 稀疏光束法（Sparse Bundle Adjustment）：
- 在相机定位和三维重建中，稀疏光束法用于同时优化摄像机姿势和三维结构。

该算法通过最小化观察到的特征点在多个视图中的重投影误差来提高三维模型的准确性。

4. 基于字典学习的方法：
- 这种方法使用字典学习技术，将三维结构表示为一个稀疏字典中的一组基。

通过最小化观察到的数据与字典表示之间的差异，可以还原出三维结构。

5. 体素投影法（Voxel Projection）：
- 这个方法将点云数据投影到三维体素空间中，然后通过从多个方向对投影进行叠加，重建场景的三维形状。

这些算法的选择取决于应用的具体需求、输入数据的特性以及对重建精度和效率的要求。

在实际应用中，通常需要综合考虑这些因素来选择合适的稀疏重建算法。

三维重建算法原理

/Forum/index.htm
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三维重建算法原理
——Marching Cube 算法原理、Ray-casting 算法原理作者：希望（rinqar）
QQ：150778770 E-mail:water7@ 感谢：果果、歪歪、orange Helena 的协助
计算图示3-7 256种组合简化后的15种等值面与体素相交构成三角面片情况
区域就定义为一个体素。而这八个采样点称为该体素的角点。他们的坐标分别为：（i,j,k）,(i+1,j,k),(i,j+1,k),(i+1,j+1,k),(i,j,k+1),(i,j,k+1),(i+1.j+k+1),(i,j+1,k+1)
/Forum/index.htm
图3-3 移动正方形等值面的几种情况 1.1.4移动立方体（Marching Cubes）算法 MC算法的基本假设是沿着立方体的边的数据场是呈连续线形变化的，也就是说如果一条边的两个顶点分别大于小于等值面的值，在该边上庇佑且仅有一点是这条边与等值面的交点。确定立方体体素等值面的分布是该算法的基础。这里我们将理论与重建示例相结合使我们对MC算法进行更深一步的了解。首先我们将经过处理后的图片切片数据可以看做是一些网格点组成的，这些点代表了密度值。
Marching Cubes算法是面显示算法中的经典算法，它也被称为“等值面提取” （IsosurfaceExtraction）本质是将一系列两维的切片数据看做是一个三维的数据场，从中将具有某种域值的物质抽取出来，以某种拓扑形式连接成三角面片。算法的基本原理MC算法的基本思想是逐个处理体数据场中的各个体元,并根据体元各个顶点的值来决定该体元内部等值面的构造形式" 算法实现过程中,体元内等值面构造要经过以下两个主要计算:1、体元中三角面片逼近等值面的计算;2、三角面片各顶点法向量的计算。

基于多源测量数据融合的三维实景重建技术研究

基于多源测量数据融合的三维实景重建技术研究三维实景重建（3D Scene Reconstruction）是指通过不同的方法和技术将真实世界中的场景、对象或物体以三维形式精确地重建出来的过程。

而基于多源测量数据融合的三维实景重建技术，则是通过将来自于不同的测量设备或传感器的数据进行合并和融合，从而实现更加精确和完整的三维实景重建。

多源测量数据融合的三维实景重建技术是当前计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要研究方向，它可以应用于许多领域，如虚拟现实、增强现实、三维地图制作、建筑设计、遥感等。

在三维实景重建中，不同的测量设备或传感器可以提供不同的信息和数据，比如摄像头可以提供图像数据，激光雷达可以提供点云数据，惯性测量单元可以提供姿态数据等。

而通过将这些数据进行融合，可以得到更加准确和全面的三维重建结果。

多源测量数据融合的三维实景重建技术主要包括以下几个关键步骤：1.数据采集：需要使用不同的测量设备或传感器对目标场景进行数据采集。

比如使用摄像头拍摄多个角度的图像，使用激光雷达扫描物体表面的点云数据，使用惯性测量单元获取物体的姿态数据等。

2.数据预处理：在进行数据融合前需要对采集到的数据进行预处理。

比如对图像进行图像处理和特征提取，对点云数据进行滤波和去噪等。

3.数据融合：将预处理后的多源数据进行融合。

数据融合的方法有很多种，可以根据具体情况选择合适的融合算法。

常见的融合算法包括基于特征匹配的方法、基于优化的方法和基于机器学习的方法等。

4.三维重建：根据数据融合后的结果进行三维重建。

可以使用三角化方法或体素化方法将点云数据转换为三维模型，并根据图像数据进行纹理映射，从而得到更加真实的三维模型。

5.优化和精细化：对重建结果进行优化和精细化处理。

可以根据实际需求对三维模型进行修复和填补空缺，或者进行局部细节的增强。

总之，基于多源测量数据融合的三维实景重建技术是一个复杂而且有挑战性的研究领域。

在未来的研究中，可以继续改进数据融合算法，提高数据融合的准确性和鲁棒性，还可以探索更多的测量设备和传感器的应用，从而实现更加精确和完整的三维实景重建。

三维重构中任意平面多边形轮廓的自适应Delaunay三角剖分

处理。本算法同时对凸边形和凹边形自动进行三角剖分 ,并在剖分的过程中就引入优化准则 ,使三角剖分具有自适应性 ,且结果唯一、程序算法简练、运行可靠。下面介绍其具体算法 [4～6]。
(1)对多边形轮廓进行排序、内外轮廓标定 ,并使轮廓的走向满足外轮廓逆时针、内轮廓顺时针的要求。这一步的处理
,Vp=inIV=1i
,
令线段集合
ξ=
{
P
i
Pj
|
Pi
Pj
∈P,
i≠ j且
Pi, Pj在 V 氏图上的各自区域内具有共同的边界 } , 则图形
Tp = Tp ( P,ξv )为集合 P的 Delaunay三角剖分。
图 1给出了 16个节点的 Voronoi图及其对偶的 Delaunay
三角剖分 [1～3, 8 ] 。若点集 P中的两点 Pi , Pj 确定 D elaunay三角剖分的一条边 ,则必定存在通过这两个点的一个圆 ,在它内部
·168·
计算机应用研究
2006年
当实体模型比较复杂时 ,就会出现多个多边形内外嵌套的情况。内边界一般是由实体的孔洞及凹坑导致。如图 2 中的多边形 b, c, e即为内轮廓。
21112 内外轮廓的判断在计算机图形学中 ,一般采用所谓的射线法来判断点与多
边形的关系。由于平面轮廓中各多边形间只有包含关系 ,没有相交关系 ,故在识别轮廓内外性时 ,只要考虑边界上的任意点就可以了。
n
Pi )
< d (S, Pj) ,
( i,
j = 1, 2, …, n;
i≠j)成立 ,则称
Vp
=
i
IV
=1
i
为点

如何进行目标三维重建

如何进行目标三维重建目标三维重建是一项让目标在三维场景中重现的技术，它在计算机视觉和计算机图形学领域有着广泛的应用。

它可以帮助我们更好地理解和研究目标的形状、结构和运动。

本文将探讨如何进行目标三维重建的基本原理和方法。

主题一：基本原理目标三维重建的基本原理是通过从多个不同角度或者多个时间点的图像中提取目标信息，并通过计算机算法将这些信息融合在一起重建目标的三维模型。

实现这一过程需要以下步骤：1. 图像获取：首先需要获取目标的图像或者视频。

图像可以使用普通相机、摄像机或者其他专门的传感器来捕捉。

2. 特征提取：在图像中提取目标的特征点或者特征区域。

这些特征可以是目标的边缘、角点、纹理等。

这些特征点是后续计算的基础。

3. 匹配与跟踪：将不同图像中的特征点进行匹配和跟踪，以确定它们在目标三维空间中的位置。

4. 三维重建：使用匹配得到的特征点或者特征区域的空间位置信息，通过计算机算法构建目标的三维模型。

主题二：方法和技术目标三维重建涉及到许多不同的方法和技术，下面将介绍几种常用的方法：1. 立体视觉法：这是一种通过相机的立体成像原理来实现三维重建的方法。

通过用两个或多个相机同时拍摄同一个目标，通过计算两个相机之间的视差，可以恢复目标的三维形状。

2. 结构光法：结构光法利用光源和相机的配合，通过投影特殊的结构光图案到目标上，再通过相机拍摄目标的变形图案，从而计算出目标的三维形状。

3. 雷达测距法：雷达测距法利用测距传感器发射射频信号，然后接收目标返回的信号，通过计算信号的往返时间来测量目标的距离和位置，从而得到目标的三维模型。

主题三：应用领域目标三维重建在众多领域中都有着广泛的应用，下面将简要介绍几个典型的应用领域：1. 文化遗产保护：通过三维重建可以将文化遗产中的建筑物、雕塑等物品数字化，并进行模拟修复和保存，以保护其文化遗产的完整性和原始性。

2. 航天航空：在航天航空领域，目标三维重建常被用来对飞行器进行仿真和设计分析，以优化飞行器的结构和性能。

重庆邮电大学硕士研究生学位论文

答辩公告学位论文名称：1.Rough集理论代数观与信息观的比较研究2.基于粒计算的知识获取算法研究3.基于粗糙集理论的自主式朴素贝叶斯学习算法研究4.基于协作过滤的个性化服务技术研究5.基于多图像融合的岩石节理裂隙识别6. 公路防噪板的隔音效果的电脑仿真实验研究生：李邕, 张闽, 邓维斌, 纪良浩, 姚骏屏, 刘恋秋指导教师：王国胤，王卫星,余嘉顺专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2216教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：廖晓峰答辩委员会委员：樊兴华，程克非，金文标，刘群重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.智能网络广告监测系统及情报分析2.基于W AP的个性化服务系统的研究3.基于Windows Media 卫星网络流媒体播存系统的研究与实现4.基于嵌入式Ad Hoc网络的路由协议研究与实现5.3G IP多媒体子系统呈现业务互通研究6.无线传感器网络MAC层协议的研究研究生：唐欢亮,魏凌华, 瓮建营, 邓洪, 段娇, 刘良指导教师：李大学,李秉智,龙昭华，王卫星，邓亚平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2216教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00答辩委员会主席：廖晓峰答辩委员会委员：樊兴华，程克非，金文标，胡学刚重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.入侵防御系统与交换机设备联动方案的设计与实现2.入侵检测报警信息聚类研究3.基于主成分分析和贝叶斯分类的入侵检测方法研究4.语义本体在电脑取证中的应用研究5.基于概率包标记的拒绝服务攻击IP追踪的研究6. 普适计算安全中的访问控制和信任模型研究研究生：樊辉, 姜兆元, 张显跃, 陈巍, 黄宝峰, 马彬指导教师：杜江,赵军,陈龙，王平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2216教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：廖晓峰答辩委员会委员：樊兴华，尚凤军，刘宴兵，吴慧莲重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于分形的断层图像三维重建算法研究2.复杂岩石节理裂隙图像处理及几何复杂度分析3.基于粗糙集阴影边缘检测及阴影区域分割4.岩石块度图像阴影检测及去除技术研究5.基于紫外光图像的岩石裂隙跟踪及分析6. 基于多源日志的事件场景关联方法研究研究生：王梦, 崔冰, 陈铁民, 陈绍武, 黄超, 周剑指导教师：金文标,王卫星,王国胤专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2302教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：邱玉辉答辩委员会委员：吴渝，赵军，尚凤军，袁正午重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.TD－SCDMA系统联合检测算法的研究与实现2.烟草企业销售管理系统的设计与开发3.在Internet中确定瓶颈链路的算法研究4.基于优势关系的规则获取研究5.基于云模型的遥感图像边缘检测6.Ad Hoc网络自适应路由协议研究研究生：谢军伟, 廖红富, 贺大喜, 陈娟, 谢磊, 黄育松指导教师：李小文, 石全胜, 杨春德，姚一豫，汪林林，刘宴兵专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2302教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00答辩委员会主席：邱玉辉答辩委员会委员：吴渝，赵军，郑继明，于洪重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.WLAN接入控制与信道分配技术的研究2.V oWLAN终端硬件系统的设计与实现3.数据挖掘在生物信息中的应用4.基于两步策略的英文文本分类研究5.基于免疫算法和增量支持向量机的入侵检测研究6. 基于小波分析的音频分割与聚类研究生：翟琮琮, 李云燕, 陈薇, 陈建林, 周红刚, 李婧指导教师：刘宴兵,龙昭华, 谭军，姚一豫，杨春德，郑继明专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2302教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00答辩委员会主席：邱玉辉答辩委员会委员：吴渝，赵军，游晓黔，向宏重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.2.基于内容相似性的图像特征提取3.嵌入式EPA安全网关开发--安全功能模块的设计与实现4.JAAS的应用研究与实现5.基于SOPC的硬件在回路仿真器的开发6. 基于Petri网的事件重建应用研究研究生：张俊,刘兴洪,干开峰,王平,王蒙,鄢羽指导教师：胡向东,汪林林,王平,张继棠,张晓春,王国胤专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2315教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00答辩委员会主席：涂亚庆答辩委员会委员：陈龙，谢显中，龙昭华，黄梅根重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.面向电子商务的数据挖掘中聚类算法的研究2.基于SIP代理的3G-WLAN互通研究3.IP over WDM 网络动态业务疏导算法研究4.Portal技术研究及其在数字化校园中的应用5.基于ARM的EPA通信协议栈优化技术的研究与实现6.基于功能块的EPA组态软机的研究与开发研究生：伍育红, 饶家民,王建设, 李梁, 宋亚亮, 梁云鹏指导教师：胡向东,龙昭华,阳小龙,张继棠，DiKaiL，黄康,王平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2315教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00答辩委员会主席：涂亚庆答辩委员会委员：陈龙，谢显中，王卫星，邹永贵重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于OSEK／VDX标准的嵌入式实时操作系统的研究与实现2.基于车载网络嵌入式浏览器的研发3.基于 CCP 协议的电控发动机标定系统的研发4.ABS控制系统开发平台中的建模、仿真和测试5.EPA网络安全关键技术实现及其性能研究研究生：章亮飞,郭东进, 石勇, 陈培然, 陈云指导教师：李银国,王平, 邓亚平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2315教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：涂亚庆答辩委员会委员：陈龙，谢显中，葛君伟，于洪重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于数据挖掘的视频关键帧的提取2.岩石节理三维重建技术研究3.基于数据挖掘的镜头分类技术研究4.视频关键帧提取技术研究5.基于粗糙集的视频镜头检测研究6.基于独立分析法的人脸识别研究研究生：王珽, 李锐, 罗李, 詹志飞, 冯伟, 饶斌指导教师：陈龙,金文标,王国胤,吴渝专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2316教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：余建桥答辩委员会委员：邓亚平，葛君伟，王卫星，李伟生重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.GPS RTK整周模糊度求解算法的研究2.密度偏差抽样在海量数据挖掘中的应用研究3.基于粒计算的海量数据挖掘算法研究4.基于TDOA/GPS数据融合定位方法的研究5.时空数据库中移动对象索引技术研究6.基于分形学的彩色岩石节理裂隙图像分割研究生：姚雪, 张建锦, 卫婷, 王方竹, 李郝,彭韬,指导教师：邹永贵,吴渝,王卫星专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2316教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00 答辩委员会主席：余建桥答辩委员会委员：邓亚平，葛君伟，李伟生, 袁正午重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于策略管理模型的IMS网络QoS研究与实现2.空间数据库中基于网格的自适应聚类算法研究3.基于密度的空间聚类算法的研究4.空间数据流系统中基于滑动窗口的查询机制研究5.基于GCC的DSP芯片编译器的研究与开发研究生：王丽敏, 董琰, 高思，公丕强, 汤睿指导教师：王卫星,李秉智,葛君伟，甘玲专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2316教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：余建桥答辩委员会委员：邓亚平，王卫星，胡学刚，方义秋重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于覆盖网络的应用层组播研究2.基于AODV的QoS路由优化算法研究3.无线传感器网络拓扑控制机制研究4.无线传感器网络拥塞控制协议研究5.Vague集相似性度量应用6. IP包分类算法研究研究生：窦亮, 周桂森, 王凯, 魏征, 朱振国，余磊指导教师：黄梅根,陶洋,周属衡，王国胤，邓亚平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2402教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：李祖枢答辩委员会委员：田有先，唐红，甘玲，夏英重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于ZigBee的远程医疗护理系统的研究2.无线传感器网络密钥管理方案研究3.基于VoiceXML的语音位置服务的研究4.基于互询机制的ad-hoc网络节点的信用度5.基于GMPLS的ASON光层路由算法的研究与改良6.无线移动自组网路由协议的研究与优化研究生：龚凌,李钦, 连东洲, 李永强, 苏文莉, 许兆高指导教师：李秉智,邓亚平,葛君伟，陶洋专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2402教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00 答辩委员会主席：李祖枢答辩委员会委员：田有先，唐红，甘玲，夏英重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于JXTA平台的P2P网络安全模型的研究与实现2.基于MVC设计模式的Web开发框架的研究、设计与实现3.基于人脸与语音信息融合的身份识别技术研究4.基于资源管理和任务调度算法网格模拟器设计与研究5.基于组合方式的异常检测系统的研究研究生：彭俊杰, 张晓锋, 周丽芳, 王文斌, 杨晓波指导教师：汪林林,李秉智,李伟生，刘宴兵，杜江专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2402教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：李祖枢答辩委员会委员：田有先，唐红，甘玲，熊安萍重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于数据挖掘的注册表入侵检测技术研究2.无线传感器网络路由算法研究3.基于SIP的V oIP终端适配机制的研究和实现4.移动增值业务研究与开发5.6. 无线TCP VENO在3G网络中的移动性研究研究生：邱雪梅, 王江波,黄斌,王昆，谢声时，赵锐指导教师：赵军, 邓亚平, 李秉智，隆克平，田有先，谢显中专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2415教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00答辩委员会主席：王国胤答辩委员会委员：刘宴兵，曹龙汉，邹永贵，郑继明重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.网格计算下支持预留的光网络资源管理与调度研究2.基于案例推理的电脑取证研究3.数据挖掘在IT基础设施监控系统中维护和决策方面的研究和应用4.基于小波变换的音频特征提取与分类研究5.BGP/MPLS VPN安全性研究6.基于图像技术的岩石微裂隙宽度和粗糙度测量研究研究生：郑环, 黄启伟, 宋应湃, 邢峰, 季毅, 赵芳指导教师：阳小龙, 陈龙, 汪林林，郑继明，邓亚平，王卫星专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2415教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00答辩委员会主席：王国胤答辩委员会委员：曹龙汉，刘宴兵，龙昭华，刘群重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于SIP协议的V oIP语音质量监测系统2.信息安全风险评估的量化模型研究及实践3.基于“IEC 61784-2”的EPA测试系统研究与开发——致性测试4.基于相对熵的投影聚类算法研究5.下一代光网络中多粒度交换技术的研究研究生：薛中波, 艾明, 汪春华, 高嵩,李培江指导教师：唐红,向宏, 肖琼，夏英，阳小龙专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2415教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：王国胤答辩委员会委员：曹龙汉，安世全，龙昭华，杜江重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!。

超高分辨率城市三维重建技术研究

超高分辨率城市三维重建技术研究三维重建技术是指将已有的二维信息转化为三维模型的过程。

在城市规划、环境监测、建筑设计以及游戏开发等领域中，三维重建技术具有广泛的应用。

然而，传统的三维重建技术存在一个限制——分辨率。

当分辨率较低时，三维模型往往缺乏细节，无法满足高精度的需求。

这时，超高分辨率城市三维重建技术应运而生。

超高分辨率城市三维重建技术是指利用遥感技术，将高分辨率遥感影像与激光雷达数据相结合，以更高的分辨率和精度重建城市三维模型。

这种技术具有以下特点：一、高精度超高分辨率城市三维重建技术能够提供更加精确的三维模型。

将高分辨率遥感影像和激光雷达数据相融合后，可以得到高精度的地形和建筑物信息。

这样，在城市规划和设计中，可以更好地分析建筑物之间的关系和地形起伏，提高规划的精度。

二、高效率超高分辨率城市三维重建技术具有高效率的优点。

传统的三维建模需要进行大量的现场测量和模型细节处理工作，耗费大量的时间和人力。

而超高分辨率城市三维重建技术使用遥感技术，无需现场测量，大大缩短了建模周期，并且可以自动提取建筑物信息，减少了人工处理的工作量。

三、高逼真度超高分辨率城市三维重建技术可以提供高逼真度的三维模型。

通过遥感影像和激光雷达数据的融合，可以得到真实的地形和建筑物细节。

这样，在建筑设计和游戏开发等领域中，可以呈现出更为真实的场景和视觉效果。

超高分辨率城市三维重建技术的应用非常广泛。

在城市规划中，可以基于三维模型进行城市规划和设计。

在环境监测中，可以通过三维模型分析城市绿化、建筑密度等环境指标。

在建筑设计中，可以基于三维模型进行场景演示和建筑布局设计。

在游戏开发中，可以基于三维模型进行场景搭建和视觉效果优化。

然而，超高分辨率城市三维重建技术也存在一些挑战。

首先，数据获取困难。

获取高分辨率的遥感影像和激光雷达数据需要大量的成本和技术投入。

其次，数据处理时间较长。

由于数据量较大，对数据进行处理需要较长的时间，这样在应用中会存在延迟问题。

多视角立体三维重建方法研究共3篇

多视角立体三维重建方法研究共3篇多视角立体三维重建方法研究1多视角立体三维重建方法研究立体三维重建是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它能够利用多个视角的图像信息，还原出真实世界中的三维模型，并为图像和视频处理、虚拟仿真等领域的发展提供基础支持。

多视角立体三维重建方法是其中的重要一类，它通过多幅拍摄同一物体的图像，提取出不同视角下的信息，再将它们融合在一起，生成物体完整的三维模型。

本文将重点介绍多视角立体三维重建方法的相关研究进展及其应用领域。

一、多视角立体三维重建方法的基本原理多视角立体三维重建方法是利用多个摄像机或单个摄像机在不同位置拍摄同一物体的方法，以获取该物体不同视角下的信息。

在获得多幅图像之后，通过图像的匹配与融合，形成物体的三维表示。

整个流程可概括为：1、标定摄像机：标定摄像机相对空间位置和内部参数，以获得摄像机的外部和内部参数。

2、采集图像：在不同的位置和角度下，采集物体的多幅图像。

3、匹配图像：通过图像特征提取、匹配和筛选等过程，找到图像间的一一对应关系。

4、计算深度：通过计算三角测量、立体匹配等方法，获得物体表面上各个点的深度信息。

5、融合三维信息：将不同视角下的深度信息融合，生成物体完整的三维模型。

该方法主要适用于对静态场景进行三维建模，对于动态物体的建模需要考虑时间因素,例如，对于一个动态物体的一段时间内的变化，需要合并不同时间段的点云数据，生成其完整的三维模型。

除此之外，在具体应用中，多视角立体三维重建方法也存在一些挑战，例如，对于一些固有缺陷严重、表面反光度高的物体，会导致部分信息获取不到，从而影响三维重建的精度。

二、多视角立体三维重建方法的发展历程多视角立体三维重建方法的应用历史比较悠久。

早在20世纪90年代，该方法就被广泛应用于建模和增强现实领域。

但是，由于当时硬件设备、图像处理能力等方面的发展不完善，该方法的研究和应用受到了较大限制。

近年来，随着计算机视觉、计算机图形学、深度学习等领域的快速发展，多视角立体三维重建方法也得到了进一步的发展，主要表现在以下几个方面：1、相机技术的发展：近年来相机技术迅速发展，如全景相机、深度相机、高速相机等相机的出现，使得多视角立体三维重建方法能够更加精确地采集不同视角下物体的信息。

一种通用的自适应分形绘图方法

武汉轻工大学学报Journal of Wuhan Polytechnic University Vcl.39Nc.6Dec.2020第39卷第6期2020年12月文章编号：2095-386(2020)06-0091-05DOI：10.3969/j.issn.2095-386.2020-06-015一种通用的自适应分形绘图方法王防修（武汉轻工大学数学与计算机学院，湖北武汉430023）摘要：针对具有IFS码的分形图给出了一种通用的绘图方法，以绘任意具有IFS码的分形图为目标，实现了分形图与绘图区域的映射关系。

首先定义分形图绘图区域，其次计算分形图横向和纵向距离的最大值，接着计算分形图在绘图区域的伸缩比例因子，最后将分形图上的点映射到绘图区域而实现绘图。

本方法的关键技术是建立了分形图上的点与绘图区域上的点之间的映射关系。

测试表明，该方法能绘任意具有IFS码的分形图，为分形图的绘制提供了一种通用方法。

关键词：IFS码；绘图区域;伸缩因子中图分类号:TP391.4文献标识码:AA generai adaptive fractal drawing methodWANG Fang-Hu(School of MdUemVid and Computer Science,Wuhan Polytechnic University,Wuhan430023,China) Abstract：This paper presents a general drawing method for Oactal graphs Uat can be iterated wiU IFS.This meU-od deaw:anyfeactalgeaph wcth IFS codeand eealcze:themappcngeelatcon:hcp between feactalgeaph and deawcng mgion.First,the drawing area of the fractal graph b defined.Secondly,Ue maximum transverse and longitudinal dcstancesofthefeactalgeaph aeecalculated.Then,thescalcngfactoeofthefeactalgeaph cn thedeawcngaeeacscal-culated.Fing l y,the points on Uie fractal graph are mapped to the drawing region to realize drawing.The key technique of this meUod is to establish the mapping relationship betwan the points on the fractal graph and the points on thedeawcngaeea.Testsshow thatthcsmethod can d eaw any f eactal g eaph wcth FFS code.Thedescgn ofthcs method peoesdesageneealmethod foedeawsngfeactalgeaphs.Key words：IFS code;drawing area;scaling factor1引言作为一个重要的分形应用,分形图形在各行各业的应用'1-］越来越广泛。

分形几何在3D模型重建中的评价指标

分形几何在3D模型重建中的评价指标在3D模型重建中，分形几何被广泛应用于评价重建结果的质量和准确性。

分形几何理论提供了一种有效的方法来描述自然界和人工对象的复杂结构，并且可以作为一种评价指标来衡量重建模型的细节和精确度。

本文将探讨分形几何在3D模型重建中的评价指标，并对其应用进行深入分析。

1. 分形维数分形维数是衡量3D模型复杂性的一个重要指标。

它可以描述模型中细节的层次和复杂度。

对于一个具有分形结构的3D模型来说，其分形维数通常会大于其几何维数。

分形维数可以通过计算空间中不同尺度下的几何表面穿越点的数量来估算。

在重建3D模型时，通过比对原始场景与重建结果的分形维数，可以评估重建的准确性和细节还原程度。

2. 分形厚度分形厚度是描述3D模型形态复杂性的另一指标。

它衡量了模型表面上不同区域的粗糙程度和纹理信息分布的复杂性。

在3D模型重建过程中，分形厚度可以帮助评估重建结果的质量和真实性。

如果重建结果的分形厚度与原始场景的分形厚度相近，说明重建模型能够准确还原位于原始场景中的细节和纹理。

3. 分形谱分形谱是描述3D模型细节分布的一个重要指标。

它可以反映模型表面的几何特征和纹理信息的多样性。

通过分析模型的分形谱，可以评估重建结果中细节的丰富程度。

分形谱可以通过计算模型表面上不同区域的分形维数来得到，该指标能够直观地反映模型的复杂程度和细节还原情况。

4. 分形交互法分形交互法是通过计算重建模型与原始场景之间的分形差异来评估重建结果的准确性。

该方法可以定量地衡量模型的细节还原程度和误差情况。

通过比对模型与场景的分形差异，可以得出重建模型的可靠性和准确度。

分形交互法在3D模型重建领域得到了广泛应用，并且在评价指标中起着重要的作用。

综上所述，分形几何在3D模型重建中具有重要的评价指标。

通过分形维数、分形厚度、分形谱和分形交互法等指标，我们可以全面而准确地评估重建模型的质量和准确性。

这些指标能够帮助研究人员分析重建结果的细节还原程度、复杂度和真实性，从而提高3D模型重建的技术水平和应用效果。

三维重建方法总结

三维重建方法总结
三维重建是通过利用图像或激光扫描等技术方法，将现实世界中的物体或场景转化为数字化的三维模型的过程。

以下是几种常见的三维重建方法的总结：
1. 集束法（Bundle Adjustment）：这是一种基于多视图几何的方法，通过将多个不同角度下的图像或激光扫描数据进行对齐和优化，从而恢复出物体或场景的三维结构和外观。

2. 结构光法（Structured Light）：在这种方法中，使用一个或多个结构光源对物体或场景进行照射，并通过对被照射物体或场景反射的光进行图像捕捉和处理，从而推断出物体或场景的三维形状。

3. 激光扫描法（Laser Scanning）：这是一种通过使用激光束扫描物体或场景表面的方法。

激光束可以测量表面的距离和形状，然后通过将这些距离和形状信息转化为点云数据，从而重建出物体或场景的三维模型。

4. 立体视觉法（Stereo Vision）：立体视觉利用从不同位置或视角捕捉到的图像，通过解决视差（视角差异）问题来实现三维重建。

通过计算图像中对应点之间的视差，并结合相机的参数，可以恢复出物体或场景的三维几何信息。

5. 深度学习方法：近年来，深度学习在三维重建领域取得了显著的成果。

使用深度学习方法，可以通过训练神经网络来从单张图像或多张图像中直接预测物体或场景的三维结构。

以上是几种常见的三维重建方法的总结。

每一种方法都有其适用的场景和局限性，选择合适的方法需要根据具体的需求和条件进行综合考虑。

随着技术的不断进步，未来的三维重建方法还将有更加广阔的发展空间。

基于自适应门限的快速分形编码方法

文章编号：０９— ７Ｘ（０７１０２０１０６１２０）２— ０５— ３
基于自适应门限的快速分形编码方法
李万臣，贾宝，刘雪飞，张俊峰
（尔滨工程大学信息与通信工程学院，龙江哈尔滨１００）哈黑５０１
分形图像编码是一个新颖的迭代解码压缩技术．分形图像压缩是１８９７年由Ｂｍｓｙ巴恩斯利）ａｌ（ｅ提出来的，９９年Ｊｃｕｎ简库恩）出了一种自１８ａｑｉ（提
高了，但解码图像的质量会有所下降；如果门限设置
ＡｂｔａｔＴｅｓａｉｔａｈａａｔｒｓｉｆｉｇｈｌ — ｌｃｓｓｏｈｔｔｅｖｒａｃｅｐｎｈｎｅｎｔｅｃｎ— ｓｒｃ：ｈｔｔｓｉｌｃｒｃｅｔｃｏｍａｅｃｉｄｂｏｋｈｗｓｔａｈａｉｎｅｋｅｓｕｃａｇｄｉｈｏｃｉｖｒｉｎｐｏｅｓｏａｈｅ — ｌｃｓＷｉｈｔｉｅｔｒｅｓｏｒｃｓｆｆｔｒｂｏｋ．ｔｈｓｆａｕｅ，ｔｅｎｈｕｍｂｒｏａｄｉａｅｂｏｋｉｔｈｉｓａｅｒ — ｅｆｃｎｄｔｌｃｓｎｍａｃｎｇｂａｅｃｎｂｅｄｅｕｃｄ．Ｔｈｒｆｒｎｉｅｅｏｅａｍｐｒｖｄａｇｒｔｍｏｒｃａｍａｅｃｄｎｓｐｏｏｅａｅｎａａｔｖｈｅｈｌｏｅｌｏｈｆｒｆａｔｌｉｇｏｉｇｉｒｐｓｄｂｓｄｏｄｐｉｅｔｒｓｏｄ，ｉｉｈｉｎｗｈｃ