21、3D 图像合成与多视图图像采集显示技术解析

3D 图像合成与多视图图像采集显示技术解析

1. 3D 图像合成中 MV 与 IP 成像系统对比

在 3D 图像合成领域,MV(多视图)和 IP(积分摄影)成像系统是两种重要的技术。IP 成像系统通过获取和显示穿过平面的光线,被认为是理想的 3D 摄影技术之一。它具有高 3D 亮度和全视差的优点,但也存在 3D 分辨率低、莫尔条纹和色散等缺点。

MV 和 IP 基于 3D 成像方法,在光学组成和结构上基本相同,不过 MV 图像的排列方式有所不同。二者产生深度感的机制均为双目视差,但这一差异导致投影图像成为不同的视图图像。

在 MV 和 IP 中,图像显示面板被划分为大小和形状相同的像素单元,这是显示 MV 图像的基本单位。观看区域的横截面表示所有像素单元通过相应小透镜放大后的图像叠加,且该横截面与显示面板平行,每个像素单元中的像素图案能完美匹配。

当观看区域形成光学结构时,可视为特殊光学板。它与面板大小相近,由用于全视差图像显示的二维元素光学阵列组成,阵列尺寸与面板中的像素单元相同。常见的光学板包括两个叠加的柱状透镜板、二维针孔板、视差屏障板和柱状透镜板等。柱状透镜板需与交叉角或二维微透镜阵列板配合使用,小透镜由两个叠加的板形成,其形状和大小与面板中心的像素单元相同。二维 PLS 阵列也可作为光学元件,位于面板背面。

以下是相关参数的定义和计算公式:
- 观看区域横截面的水平长度、观看区域横截面与微透镜板之间的距离记为 VW。
- 观看距离和每个小透镜(针孔、PLS)的间距分别记为 a 和 PL。
- 每个像素单元的宽度 CW 和小透镜的焦距 f 定义如下:
- (CW = \frac{PLVW}{V

3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理编程实现;③服务于科研复现、论文写作工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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先看效果: https://pan.quark.cn/s/7baef05d1d08 在信息技术范畴内,语音识别是一项核心的技术,它赋予计算机或设备解析和处理人类语音输入的能力。 本研究项目运用了MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)VQ(Vector Quantization)算法,借助VC++6.0的MFC(Microsoft Foundation Classes)库,开发出一个图形用户界面(GUI),从而达成基础的语音识别功能。 接下来将具体分析这些技术及其应用。 **MFCC特征提取**MFCC是语音信号处理中的一个标准方法,用于将复杂的语音波形转换成一组便于处理的数据参数。 MFCC模拟人类听觉系统对声音频率的感知模式,通过梅尔滤波器组对声音频谱进行分段处理,进而计算每个滤波器组的倒谱系数。 该过程包含以下环节:1. **预加重**:旨在削弱人声的低频响应部分,同时增强高频成分的强度。 2. **分帧和窗函数**:将语音信号分割成多个短时帧,并应用窗函数以降低帧帧之间的相互干扰。 3. **梅尔尺度滤波**:采用梅尔滤波器组对每一帧进行剖析,获取梅尔频率谱。 4. **取对数**:鉴于人耳对声音强度的感知呈现非线性特征,因此对梅尔频率谱取对数操作以更好地符合人类听觉系统。 5. **离散余弦变换(DCT)**:对对数谱实施DCT运算,提取主要特征,通常选取前12-20个系数作为MFCC特征。 6. **动态特性**:为了捕捉语音的时域变化特征,还可计算MFCC特征的差分值和二阶差分值。 **VQ识别算法**VQ是一种数据压缩方法,在语音识别领域中常用于特征矢量的量化处理。 其基本理念是将高维度的MFCC特征向量映射到一个小型、预...
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