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1)  3D visual image
三维可视图像
2)  3D visualization of remote sensing image
遥感图像三维可视化
1.
3D visualization of remote sensing images based on the three-dimensional data and images simulateentironment more realistically and can be applied in wide fields,so people draw more and more.
遥感图像三维可视化利用数字高程模型(DEM)表达地形起伏要素,影像纹理表示地表真实覆盖状况,直接将实地的影像数据映射到DEM透视表面,并可叠加各种人文、自然的特征信息等空间数据,实现虚拟三维飞行。
3)  Medical image 3D visualization
医学图像三维可视化
1.
Medical image 3D visualization is the one of popular research projects, It covers many subjects such as computer graphics, image process and medical knowledge, and it is mainly constituted by the pre-processing of medical image.
医学图像三维可视化技术是目前的一个研究热点问题,也是一个多学科交叉的研究领域和计算机图形学和图像处理技术在生物医学工程中的重要应用。
4)  vpoint
为三维图像选择视点
5)  3D image
三维图像
1.
Multi-scale edge detection of 3D image based on adaptive threshold;
基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测
2.
3D image compression of the 3D laser scan measure system;
三维激光扫描测量系统的三维图像数据压缩
3.
3D Image of Nano-Second Laser Flash Photolysis Based on Origin Software
基于Origin的纳秒级激光闪光光解三维图像处理
6)  three-dimensional image
三维图像
1.
A general method of drawing three-dimensional image for the electron probability angle distribution in the hydrogen atom is given;and a mistake from a textbook is corrected.
用数学软件Mathematica研究两个典型实例的粒子概率分布:展示二维谐振子叠加态的概率分布随时间变化的动态过程;给出绘制氢原子中电子概率角分布三维图像的通用方法,并纠正了教材中一幅图的纰漏。
2.
This article summarizes the spatial domain,frequency domain and mixed edge detection methods in two-dimensional images,focuses on the super-wavelet edge detection method and its advantages,and then summarizes and compares them with the current edge detection methods in three-dimensional images and gives the direction of development.
本文首先就二维图像综述空域、频域和混合边缘检测方法,重点阐述超小波边缘检测方法及其优点;然后对三维图像总结比较现有三维图像边缘检测方法,并给出发展方向。
补充资料:像散和像面弯曲
      两种像差。离光轴很近的物点以很小孔径,即很细的光束成像时,球差和彗差的影响可以忽略,成像可认为是完善的。但是当物点离开光轴较远,即视场增大时,即使以细光束成像,也不可能会聚于一点。此时,子午细光束的聚焦点和弧矢细光束的聚焦点位于主光线上的不同位置。就整个细光束而言,在子午焦点处得到的是一垂直于子午平面的短线,称为子午焦线;在弧矢交点处得到的是一垂直于子午焦线,且位于子午平面上的短线,称为弧矢焦线;在其他位置上,光束截面为椭圆弥散斑;在二焦线的中间位置上为一圆形弥散斑,如图所示。这种结构的光束称为像散光束;这种成像缺陷称为像散。像散的数值以二焦点投影到光轴上的间距Δx┡表示,即
  
  
   ,
  式中x慴是子午焦点B慴到高斯像面(由高斯光学确定的理想像平面)的距离,x宺是弧矢焦点A宺到高斯像面的距离。如果物平面不在无限远处,B慴和B宺不能称焦点,可改称子午像点和弧矢像点,而问题的性质不变,公式也仍适用。当物点到光轴的距离变化时,x慴和x宺的数值随之改变,因此就细光束成像而言,同一个物平面有两个弯曲的像面:子午像点所在的面为子午像面,x慴称为子午像面弯曲,或简称子午场曲。弧矢像点所在的面为弧矢像面,x宺称为弧矢像面弯曲,或简称弧矢场曲。
  
  像面弯曲x慴和x宺之值需在主光线的光线追迹基础上,用专门的计算公式(杨氏公式)求得,从而像散值Δx┡也随之求得。
  
  当光学系统存在较大的像散时,像面一般也很弯曲,只有当子午和弧矢像面处于高斯像面二侧时,可勉强认为是平像面光学系统。但因像系由弥散圆形成,是模糊不清的。
  
  当光学系统的像散校正得很好并且用细光束成像时,物平面上各点都有一个清晰的像点,但它们往往仍处于一个弯曲的像面上,在用平面来接收时仍不能同时清晰。通常把消像散时的清晰像面称为珀兹伐曲面,其弯曲程度称为珀兹伐弯曲。
  
  所以,只有同时校正好像散和珀兹伐弯曲,才能使大的物平面用细光束成像时有一个平的清晰像面。若同时校正好宽光束的球差和彗差,则可获得大孔径大视场时的清晰像平面。
  
  一般而论,透镜的像散随孔径光阑位置而异,并随透镜形状的不同而异,但当孔径光阑与薄透镜重合时,只要焦距不变,像散即为常值,与形状无关。消像散系统一般由正、负透镜适当组合而成。珀兹伐弯曲也只有用正、负光焦度分离的方法才能校正。
  

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参考词条