数字散斑时间序列相关三维面形测量方法

提出了一种测量三维面形的新方法,将随机数字散斑投影到参考平面上,深度方向等间距平移参考平面,用CCD提取时间序列散斑参考集R（t)。然后用被测物体取代参考平面,获取物体调制散斑图像O。O中的任意子图像O（x,y)与参考平面簇中对应位置的时间序列子图像R（x,y:t)之间的交叉相关值曲线呈高斯分布,其峰值位置就是被测物点的高度。该方法摆脱了以前数字散斑测量法水平相关思路,是真正的时间序列相关方法,且原理简单,测量精度高,不需要复杂的相位展开和校准过程,特别适用于测量突变面形和空间离散面形,根据测量结果的误差特征,提出了相关值加权邻平均插值算法,能得到比邻平均算法更好的测量结果。     

数字散斑相关三维面形测量的局部搜索快速算法

提出了在数字散斑时间序列相关三维面形测量中提高计算速度的局部搜索快速算法，通过寻找合理的搜索空间，缩小相关计算的范围，从而减少相关计算的次数，达到了提高计算速度的效果。本文介绍了快速算法的基本原理，给出了在复杂物体三维面形测量中的应用实例。     

数字散斑时间序列相关三维面形测量中提高精度的方法

本文提出一种基于数字散斑时间序列相关三维面形测量法中提高测量精度的方法－多相关峰优化法。在数字散斑时间序列相关测量法中,当物体表面存在复杂细微结构时,被物体调制的散斑图中局部区域的散斑子图像会出现明显变形和局部阴影,这时相关曲线会出现多相关峰。由于相关值很低,这些相关峰对应高度都有可能是测量点的高度值。本文用特殊的算法对这些相关峰对应高度值进行辨别,找出最适合的高度值作为测量值,对测量结果进行优化。实验证明该方法对改善因局部区域的散斑子图像的变形和局部阴影影响而导致的测量误差具有非常显著的效果,使得数字散斑时间序列相关三维面形测量法能够用来测量复杂三维物体面形。     

椭圆中一类三角形面积的定值问题

<正>直线与椭圆的综合性试题是近几年高考的热点,以三角形为载体考查直线与椭圆的定值、定点问题在高考试题、省市模拟试题中屡见不鲜,一些二级结论成为了试题命制的背景．在平时训练与考试中,我们要学会大胆猜想、归纳和验证,锻炼发现问题的能力,是学好高中数学的关键,下面我们一起来探究椭圆中一类三角形面积的定值,尝试如何发现试题中的结论,通过两道试题不断深入,探究结论的发现历程,希望对同学们数学学习有所帮助．