三维建模技术在虚拟现实中的应用

近些年来,我国信息网络技术发展速度相对较快,其中虚拟现实技术的应用率不断提高,成为众多学者密切关注的热点领域。作为21世纪新兴科技的重要发展方向之一,虚拟现实技术在不同行业都有较为广阔的应用前景。在虚拟现实技术中,发展速度最快的技术领域为三维建模技术,其作为虚拟现实中较为核心的重要技术领域在各行各业中所发挥的作用不言而喻。文章以此为切入点,以虚拟现实领域为基础,深入探讨三维建模技术的相关内容以及实际应用,并深入分析三维场景构建流程的改进。     

火花放电原子发射光谱类型标准化校正方式的探讨

在国内,火花放电原子发射光谱分析广泛使用类型标准化进行方法校正。在国外,标准和文献中鲜见使用此方法的相关论述。类型标准化主要采用平移校正和转动校正两种方式,哪种方式更加合理也鲜见报道。国外设备类型标准化的默认设置优先采用转动校正方式,相关国内标准对最优校正方式的规定尚不明确,此默认设置的合理性有待探讨。实验选用低合金钢20CrNi2Mo、R407标准样品和不锈钢317L、0Cr18Ni9标准样品,引用国内相关标准,以正确度临界差为评判依据,模拟类型标准化样品和待测样品“十分接近”和“接近”两种情况下平移校正和转动校正的数据正确度。经数据统计分析,平移校正分析结果均满足要求,转动校正结果在“接近”情况下部分元素不满足要求。结合相关国家标准中元素含量范围和精密度数据进行分析,通过计算允许最大偏倚量并制作曲线图方式展开分析,得出如下结论:在满足文中类型标准化控制要点前提下,分析设置更适合于采用平移校正方式。     

机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩

针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题，提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩，减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱，并降低图像维度；再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩，将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中，通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证，本方法图像压缩后，图像压缩率更小，图像分辨率和信息熵更高，既有效地减少了图像信息量，能够保留有效关键信息，达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。