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aqua2001        

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    发表于 2008-9-20 15:03 |只看该作者 |正序浏览
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    A题:使用相机进行定位的方法在机器人等设备上有实际应用。这涉及到两个问题:计算机对图像的处理,以及通过视差来生成“立体感”。这道赛题也涉及到了这两个问题。前面主要的任务是处理图像,如何克服成像时的畸变,精确找到所需点。由于角度的关系,圆形的物在像平面上会投影成椭圆。同时,精确聚焦在较近的点时,较远的点的像会模糊,反之亦然。而且如果物在视场边缘,镜头本身会造成一定的光学畸变。尤其在许多真实应用中,需要追求视场宽度,可能使用超广角镜头或鱼眼镜头,畸变就会更加严重。但在本题中,对微小而复杂的畸变难以精确考虑。只要算法稳定性较好,就可以把小畸变当成“误差”来对待,用良好的容错性来消化掉。当然在设计算法时也可以考虑某种校正,有针对性地改良算法对这些畸变的容错性。
    ( K/ T* u* {1 @! H1 m/ ]6 _. `5 F  matlab可以按像素来处理图像。寻找圆心时可以先搜索轮廓,给出方程来求中心。也可以直接使用黑像素的集合,求重心位置等。不同算法的效果可能不同。/ w* X8 Y" z6 q5 E/ M7 j. Y! g% i% U
      最后一问是要求对已知形状的物体拍摄,以确定双目定位系统的参数。这是一个典型的反问题。三维空间中的几何参数较多,算法往往比较复杂。问题也可能是不适定的(有待研究),在实际使用当中(如电子警察),可以结合水平面等参照物来消除不适定性。由于像的尺寸很小,目标的尺寸距离往往较大,像的较小误差反演到物上可能比较显著,所以算法的稳定性一定需要加以考虑。
    ) o1 X# N. g3 e  {  o7 P" W" p
    9 m* @2 H' g, R% {* bB题:B题比A题开放得多。最终的结论也不是确切的计算结果,更多地考查参赛者对复杂现象的把握能力。这种牵涉到全社会各方面的问题,想要有绝对完整精确的结果是不可能的。也就是说,最终本题不一定使用到过分复杂精细的数据处理技术,最重要的考验是对重要的数据如何有效地综合运用,并如何让自己的分析方法更有说服力。1 F3 r# a8 o, {1 B8 t0 X5 }# V0 h
      B题的模型在数学意义上可以不够完善和普适。但主干应有一个相对统一的立论基础。可以先考虑通过哪些角度来确定学费比较合适(例如通过教学成本,教育的获益,或与市场化收费标准的比较等),然后再结合实际情况和其它角度来进行修正。在建模的时候一定要认识到无论什么角度,能合理应用的范围都很有限。所以一方面需要寻求合适的综合方法,一方面还需要划定不同学校或专业的类别。不同类别的收费标准应不同,而且在决定标准时需考虑的主要因素也可能不同。, ?) j- R/ ^8 k; \1 s8 s% E
      B题最终要写一份报告。报告中不一定出现过分专业的内容,但对模型的道理要有充分阐释。要体现出模型是较全面合理的,显示出理由“扎实”的感觉,要避免“机械”感,也要避免过分灵活而显得太“任意”。同样,在报告中,过分数学化会显得意义的阐释太单薄,过分强调语言的雄辩也显得立论依据不够可靠。
    zan
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    如果能检测出来边缘,可以设法做出椭圆(恐怕这时只能当成椭圆看了,否则过分复杂)的方程,中心就很好算了。当然也可以通过最左边和最右边的点来算中心的横坐标,最上边和最下边的点来算中心的纵坐标。简单得多,但精度和稳定性一般。也可把检测最边上的一个点改成检测靠边的若干个点,似能增稳。诸如此类的方法很多,但性能和稳定性都需要较为确切的分析才好确定。
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