数字媒体技术总结_数字媒体技术学期总结

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《浙江大学优秀实习总结汇编》

数字媒体技术岗位工作实习期总结

转眼之间，两个月的实习期即将结束，回顾这两个月的实习工作，感触很深，收获颇丰。这两个月，在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过我自身的不懈努力，我学到了人生难得的工作经验和社会见识。我将从以下几个方面总结数字媒体技术岗位工作实习这段时间自己体会和心得：

一、努力学习，理论结合实践，不断提高自身工作能力。

在数字媒体技术岗位工作的实习过程中，我始终把学习作为获得新知识、掌握方法、提高能力、解决问题的一条重要途径和方法，切实做到用理论武装头脑、指导实践、推动工作。思想上积极进取，积极的把自己现有的知识用于社会实践中，在实践中也才能检验知识的有用性。在这两个月的实习工作中给我最大的感触就是：我们在学校学到了很多的理论知识，但很少用于社会实践中，这样理论和实践就大大的脱节了，以至于在以后的学习和生活中找不到方向，无法学以致用。同时，在工作中不断的学习也是弥补自己的不足的有效方式。信息时代，瞬息万变，社会在变化，人也在变化，所以你一天不学习，你就会落伍。通过这两个月的实习，并结合数字媒体技术岗位工作的实际情况，认真学习的数字媒体技术岗位工作各项政策制度、管理制度和工作条例，使工作中的困难有了最有力地解决武器。通过这些工作条例的学习使我进一步加深了对各项工作的理解，可以求真务实的开展各项工作。

二、围绕工作，突出重点，范文写作尽心尽力履行职责。

在数字媒体技术岗位工作中我都本着认真负责的态度去对待每项工作。虽然开始由于经验不足和认识不够，觉得在数字媒体技术岗位工作中找不到事情做，不能得到锻炼的目的，但我迅速从自身出发寻找原因，和同事交流，认识到自己的不足，以至于迅速的转变自己的角色和工作定位。为使自己尽快熟悉工作，进入角色，我一方面抓紧时间查看相关资料，熟悉自己的工作职责，另一方面我虚心向领导、同事请教使自己对数字媒体技术岗位工作的情况有了一个比较系统、全面的认知和了解。根据数字媒体技术岗位工作的实际情况，结合自身的优势，

把握工作的重点和难点，尽心尽力完成数字媒体技术岗位工作的任务。两个月的实习工作，我经常得到了同事的好评和领导的赞许。

三、转变角色，以极大的热情投入到工作中。

从大学校门跨入到数字媒体技术岗位工作岗位，一开始我难以适应角色的转变，不能发现问题，从而解决问题，认为没有多少事情可以做，我就有一点失望，开始的热情有点消退，完全找不到方向。但我还是尽量保持当初的那份热情，想干有用的事的态度，不断的做好一些杂事，同时也勇于协助同事做好各项工作，慢慢的就找到了自己的角色，明白自己该干什么，这就是一个热情的问题，只要我保持极大的热情，相信自己一定会得到认可，没有不会做，没有做不好，只有你愿不愿意做。转变自己的角色，从一位学生到一位工作人员的转变，不仅仅是角色的变化，更是思想观念的转变。

四、发扬团队精神，在完成本职工作的同时协同其他同事。

在工作间能得到领导的充分信任，最全面的范文参考写作网站并在按时完成上级分配给我的各项工作的同时，还能积极主动地协助其他同事处理一些内务工作。个人的能力只有融入团队，才能实现最大的价值。实习期的工作，让我充分认识到团队精神的重要性。

团队的精髓是共同进步。没有共同进步，相互合作，团队如同一盘散沙。相互合作，团队就会齐心协力，成为一个强有力的集体。很多人经常把团队和工作团体混为一谈，其实两者之间存在本质上的区别。优秀的工作团体与团队一样，具有能够一起分享信息、观点和创意，共同决策以帮助每个成员能够更好地工作，同时强化个人工作标准的特点。但工作团体主要是把工作目标分解到个人，其本质上是注重个人目标和责任，工作团体目标只是个人目标的简单总和，工作团体的成员不会为超出自己义务范围的结果负责，也不会尝试那种因为多名成员共同工作而带来的增值效应。

五、存在的问题。

几个月来，我虽然努力做了一些工作，但距离领导的要求还有不小差距，如理论水平、工作能力上还有待进一步提高，对数字媒体技术岗位工作岗位还不够熟悉等等，这些问题，我决心实习报告在今后的工作和学习中努力加以改进和解决，使自己更好地做好本职工作。

针对实习期工作存在的不足和问题，在以后的工作中我打算做好以下几点

篇二：浅谈数字媒体技术

1.检索主题：数字媒体技术

2.选择数据库： CNKI 中国重要报纸全文数据库

3.检索项：

[主题：数字媒体技术] 并且 [刊名：中国高新技术产业导报]

4.范文TOP100限制条件： 时间：1999~2010

范围：核心期刊

匹配：模糊

5.检索结果（列出前5条）：

浅谈数字媒体技术专业

廖伟民090804006

赣南师范学院 物理与电子信息学院 09数字媒体技术

摘要：数字媒体是一个新兴的行业，数字媒体技术专业是一个技术与艺术相结合的新开专业，本文我将从一个学生的角度，对数字媒体技术专业的学习、就业、发展和需求四个方面来进行讨论，并发表自己的看法。

关键字：数字媒体技术；学习；就业；人才；发展；需求

中图分类号： G647 文献标识码： A

Analysis of Digital Media Technological

Liaoweimin090804006

（Gannan Teachers UniversityPhysics and electronic information institute,09 digital media technology，GanZou 341000,China）

Abstract: Digital media is an emerging industry,digital media technology is a combination of art and technology,this paper I opened new professional from a student will be for digital media technology professional learning,employment,development and demand four aspects are discussed,and their own points of view.

Key words：digital media technology；learning；employment；talent；development；demand 前言：随着信息产业迅猛发展，计算机技术、网络技术和数字技术不断发展与融合，近年来一个新兴的产业——数字媒体产业异军突起，迅速发展成为信息产业里的一个支柱型产业。数字媒体技术的快速发展致使国内数字媒体技术方面人才紧缺，为了尽快解决我国数字媒体专业型人才的紧缺问题，多所高校相继开设了数字媒体类专业，担负起培养高素质数字媒体人才的任务，然而面对这种新兴的产业，数字媒体技术专业的学生该如何学习本专业，该如何面对考研和就业的选择呢，该如何看待数字媒体技术的发展以及市场的需求呢？思想汇报专题本文从一个学生的角度，就此四个问题发表自己的看法并给出相关意见。

1、数字媒体的概念

数字媒体是以信息科学和数字技术为主导，以大众传播理论为依据，以现代艺术为指导，将信息传播技术应用到文化、艺术、商业、教育和管理领域的科学与艺术高度融合的综合交叉学科。数字媒体技术融合了计算机图形图像、网络技术、通信技术、数字化艺术、数码音响、媒体交互、二维动画、三维动画、数字视频音频处理等多项技术与创作环节。数字媒体涉及的行业非常广泛，包括影视、出版、新闻娱乐游戏、广告等行业以及电视台、网络公司等单位。其产品内容包括动画、网络游戏、手机游戏、数字电影、数字电视、手机电视、数字出版物、数字教育等据研究机构。Strategy Analytics 发布的最近研究报告称全球数字媒体收入在2008年将第一次超过电影娱乐收入。媒体行业中来自传统分销渠道的收入增长将放缓，而数字媒体业务模式将为整个行业提供至关重要的增长机会，可以说数字媒体行业充满了机遇[1]。

2、数字媒体技术的发展

众所周知，市场决定行业的兴衰和发展(来自: :数字媒体技术总结)前途。其实每种技术的出现和兴衰都是适应其当时经济发展程度出现的。从我国情况来看,国家的政策和资金流向、

关注力度决定这个行业能否正规化。从普遍意义上来说,中国在数字传媒这方面起步比较晚,但是发展比较快,还有很大的发展空间,这是一种进步,也是一种突破。全国上下无论是广告部门还是广电系统,都在稳步地向数字化的方向过渡。

因此，数字媒体技术属于朝阳产业,长远的看,是十分有前途的。从目前的发展趋势来看,数字传媒领域还将会有更大的发展。在视觉设计、产品设计、广告设计、建筑设计、网络游戏、动漫、手机增值、数字电视、数字广播、数字电影和网络媒体等宽领域的占有的较大空间说明社会对数字媒体技术专业人才的需求呈现稳步增长的态势,而数字媒体技术的成熟同样可以促进和推动我国传媒事业更好更快的发展[2]。

总之，这个专业的发展前途犹如十年前计算机的出现,到处需要,却又到处寻不到人才,它发展极快,按照目前我国互联网用户的增长速度,网络媒体及数字电视的普及程度,这一专业在几年之内会有很好的就业形势。但好专业并不意味着好就业，这行要学的东西很多,而且是持续不断的学习,因为也许今天很高端的制作技术,在五年之后就变成了全民普及的基础知识。特别是最近几年,随着人们对动画等内容需求的增长,对高技能专业人才需求的加剧，现在的中国相关专业的毕业生,他们的技能很难真正满足企业的需求。

3、如何学习数字媒体技术

数字媒体技术专业人才培养的目标[3]是培养既要有先进的数字技术，又有良好的美学素养和创作思维的复合型人才。专业教学特点大都是以技术为主，技术与艺术相结合，在对数字媒体技术专业的学习过程中应该注意以下几点：

首先要有扎实的技术基础，扎实的技术基础是一个从事数字媒体技术行业人士的必备素质，学生在校期间一定要学好专业基础课程，这将对今后的发展和技术能力有非常大的影响。由于数字媒体技术专业学科有综合交叉性的特点，所以专业基础课程相对多些，如游戏算法、C++游戏程序设计、嵌入式游戏开发、网络游戏开发-DirectX、手机游戏开发技术、三维动画设计、视频特效与非线性编辑等。一般各个学校都会根据自己的教学资源和教学特色对专业的研究方向有所侧重，选择性地重点突出一个或几个方面。

其次要有一定的美学素养和美术功底，提高创新能力。企业不单从技术的数量程度上评价一个工作者的专业水准，对于美学素养以及艺术创新能力也有一定的要求。在学好技术的同时也要注意提升艺术素养和美学情操，因为数字媒体是创意媒体，以艺术为技术服务的特点也决定了艺术的重要性[4]。在学习平面构成、立体构成、色彩构成、素描等课程的同时，应当主动扩充美学方面的知识，多参观一些画展和美学方面的讲座，接受美的熏陶。

总的来说，数字媒体行业的迅速发展与科技的迅速发展是分不开的，在对数字媒体技术学习期间应该注意打好扎实的基础，多思考，注重培养自己的艺术创作思维，多参加实践，在创作中实现技术与艺术的磨合，结合市场的动态，适应市场的变化需求。

4、对本专业考研与就业的思考

由于大学的不断扩招，现在的大学生已不在是以前人们眼中的天之骄子了，在现在严峻的就业压力下，考研非常热门，特别是受到全球经济危机的影响，读研似乎成了缓解就业压力的一个缓冲区，考研和就业的选择成了一个很难的抉

择。很多大学生考研是为了找到更好的工作，那么找到一个好工作就真的那么需要考研吗？其实大家可以看到，现在研究生录取人数不断上升，录取率不断提高，这就意味着研究生的学历价值也在“贬值”啊。

对数字媒体技术这个工科专业来说，实践经验非常重要，有一定时间的工作经验是相当宝贵的财富，很多企业甚至是国际化的外企招聘的学历门槛都是本科学历，然而对工作经验的要求很高，如果不去考研而去选择工作，那么相比那些考研的学生，他多了三四年的工作经验，在竞争一个岗位的时候，一个有四年工作经验的本科生和没有工作经验的研究生，我想起点并不比研究生低。然而从另一个方面来说，数字媒体技术专业从 2004 年才开始出现，该专业是一个新兴专业，当今国内行业高素质人才非常缺乏该专业的研究生相对于飞速发展的数字媒体行业来说可谓是奇货可居，并且深入学习能够使研究生更快地适应新的技术与理论，更容易成为数字媒体行业的高端人才[5]。

因此，我认为面对考研和就业的选择，应该根据自己的情况来定夺，如果是喜欢本专业并且希望深入学习该专业知识的话应该去尝试考研，磨刀不误砍柴工，同样能够很快体现学历的价值，如果碍于考研的压力，或者说硕士研究生学历的价值，也可以选择先就业，同样也能做得很好。

5、数字媒体技术人才需求

从全国发展情况可以清楚的看出,现在的就业单位已经不再一味的看重学习成绩,更多的选择了在相关领域有实践经验的和思维活跃、参与社会活动多的大学生。数字媒体技术是一个技术应用型为主的,复合型发展并存的专业。经过应用型本科教育的大学生应具备相应领域的综合职业能力和全面素质在基础理论、专业理论知识和实践技术技能各方面具有应用和复合特征,而且中小城市需要 “一专多能”;规模较大的传媒机构需要 “重点突出”。只有这样才能适应社会发展的需要。中国传媒大学开展的调查人才类型的需求以及能力要求的统计结果显示：对于专业技术人才类型56 %的单位选择技术应用型;43 %的单位选择复合型;还有 1 %的单位选择技术应用和设计开发双项[6]。这个结果说明数字媒体技术是一个技术应用型为主的,复合型发展并存的专业。经过应用型本科教育的大学生应具备相应领域的综合职业能力和全面素质,在基础理论、专业理论知识和实践技术技能各方面具有应用和复合特征,才能适应社会发展的需要[6]。

在 “适合大众需求的人才类型” 这一调查结果中,选择 “一专多能” 和 “重点突出” 的比例各占一半。选择 “一专多能” 的单位,大部分考虑到一些基层单位规模小、人手少,“一专多能” 的人才比较适合这种环境需求。而选择 “重点突出” 的单位则表示,“一专多能” 的人才一方面不容易培养,另一方面由于一些中大型传媒机构都是人才聚集的地方,工作分工十分明确,大多依靠团队合作来产生效益。所以,总结起来,就是中小城市需要 “一专多能”;规模较大的传媒机构需要 “重点突出” [6]。数字媒体技术本身就是一个集合名词,包涵很多方向,我们无法准确预测将来的工作环境,所以必须找到与自己兴趣相同的结合点突出重点,然后再发展一专多能的能力。

最后，我想说一下在大学的四年学习中，自己总结的对数字媒体技术专业学习应学会的五点：

1、具备深厚的数字媒体技术的基础理论知识和熟练的专门技术技能；

2、受到计算机基本操作技能、专业课程设计、科学研究与系统设计方法的

基本训练，掌握数字媒体核心技术，具有新媒体软件的研发和创作能力；

3、具有面向网络的、数字媒体产品制作的综合知识和技能；

4、具有更新知识、终生学习的理念和较强的自主创新能力；

5、具有高度的社会责任心和协作精神。

6、结束语

在以数字媒体、网络技术与文化产业相融合而产生的数字媒体产业在世界各地高速成长迅猛发展的过程中，数字媒体技术的应用发展也极为迅猛，已成为信息产业发展的亮点，可谓前景十分广阔。大家在对数字媒体技术学习期间应该注意打好扎实的基础，多思考，注重培养自己的艺术创作思维，多参加实践，在创作中实现技术与艺术的磨合，结合市场的动态，适应市场的变化需求，适当调整自己的学习方向和侧重点，在应对数字媒体和数字产业给我们带来的机遇和挑战中，利用自己所学的知识，为促进和推动我国传媒事业的发展尽自己的一份力。

参考文献

[1] 叶颖.国外数字媒体的发展趋势[J].出版参考,2000(19)

[2] 张文俊.数字媒体技术基础[M].上海: 上海大学出版社,2007.

[3] 陈克巧,喻丽.数字艺术应用型人才的培养研究[J].计算机教育,2007(21).

[4] 田茵.数字媒体技术专业特色教育的研究与实践[J].科技信息:科学.教研,2007(3).

[5] 浅谈数字媒体技术专业人才需求的状况[J].各界:科技与教育,2008(10).

[6]、马赛,王莉莉,宋燕燕.浅谈数字媒体技术专业人才需求的状况[j].2007.中国传媒大学南广学院信息技术系.2～3.

篇三：北京化工大学数字媒体技术总结

目录

色彩空间...................................................................................................................................1

OpenCV的用途........................................................................................................................2

滤波...........................................................................................................................................3

图像特征...................................................................................................................................3

视频...........................................................................................................................................4

光线跟踪...................................................................................................................................5

游戏引擎...................................................................................................................................6

GPU...........................................................................................................................................7

色彩空间

色彩是人的眼睛对于不同频率的光线的不同感受，色彩既是客观存在的（不同频率的光）又是主观感知的，有认识差异。所以人类对于色彩的认识经历了极为漫长的过程，直到近代才逐步完善起来，但至今，人类仍不能说对色彩完全了解并准确表述了，许多概念不是那么容易理解。“色彩空间”一词源于西方的“Color Space”，又称作“色域”，色彩学中，人们建立了多种色彩模型，以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩，这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间。我们经常用到的色彩空间主要有RGB、CMYK、Lab等。

许多人都知道在绘画时可以使用红色、黄色和蓝色这三种原色生成不同的颜色，这些颜色就定义了一个色彩空间。我们将品红色的量定义为 X坐标轴、青色的量定义为 Y 坐标轴、蓝色的量定义为 Z 坐标轴，这样就得到一个三维空间，每种可能的颜色在这个三维空间中都有唯一的一个位置。

但是，这并不是唯一的一个色彩空间。例如，当在计算机监视器上显示颜色的时候，通常使用 RGB（红色、绿色、蓝色）色彩空间定义，这是另外一种生成同样颜色的方法，红色、绿色、蓝色被当作 X、Y 和 Z坐标轴。另外一个生成同样颜色的方法是使用色相（X 轴）、饱和度（Y 轴）和明度（Z 轴）表示，这种方法称为 HSB 色彩空间。另外还有许多其它的色彩空间，许多可以按照这种方法用三维（X、Y、Z）、更多或者更少维表示，但是有些根本不能用这种方法表示。RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝

(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。

YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽（RGB要求三个独立的视频信号同时传输）。其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值；而“U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜

色。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和Cb来表示。其中，Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。

HSV:1.色调H用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；2.饱和度S取值范围为0.0～1.0，值越大，颜色越饱和。3.亮度V取值范围为0(黑色)～255(白色)。RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的，而HSV（Hue Saturation Value）颜色模型是面向用户的。HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察，就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩，水平轴表示纯度，明度沿垂直轴测量。

OpenCV的用途

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Lipary。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python,Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch,Ruby的支持。

所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。

为什么有OpenCV

计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：

1.研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）

2.耗费很高的商业化工具（比如Halcon,MATLAB+Simulink）

3.依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状。而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发。OpenCV致力于成为这样的标准API。

OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其

OpenCV与其它视觉函数库性能对比

OpenCV与其它视觉函数库性能对比

执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。

应用领域:

1、人机互动

2、物体识别

3、图像分割

4、人脸识别

5、动作识别

6、运动跟踪

7、机器人

8、运动分析

9、机器视觉

10、结构分析

11、汽车安全驾驶

滤波

均值滤波：均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。不足之处：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。

双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。

锐化：图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，亦分空域处理和频域处理两类。图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。在水下图像的增强处理中除了去噪，对比度扩展外，有时候还需要加强图像中景物的边缘和轮廓。而边缘和轮廓常常位于图像中灰度突变的地方，因而可以直观地想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取。

图像特征

SIFT，即尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。

SIFT算法具有如下一些特点：

1.SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；

2.独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；

3.多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量；

4.高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；

5.可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

SIFT特征匹配主要包括2个阶段：[1]

第一阶段：SIFT特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量。

第二阶段：SIFT特征向量的匹配。

SIFT特征的生成一般包括以下几个步骤：

1.构建尺度空间，检测极值点，获得尺度不变性。

2.特征点过滤并进行精确定位。

3.为特征点分配方向值。

4.生成特征描述子。

以特征点为中心取16×16的邻域作为采样窗口，将采样点与特征点的相对方向通过高斯加权后归入包含8个bin的方向直方图，最后获得4×4×8的128维特征描述子。

当两幅图像的SIFT特征向量生成以后，下一步就可以采用关键点特征向量的欧式距离来作为两幅图像中关键点的相似性判定度量。取图1的某个关键点，通过遍历找到图像2中的距离最近的两个关键点。在这两个关键点中，如果次近距离除以最近距离小于某个阙值，则判定为一对匹配点。

视频

1080p是一种视频显示格式，外语字母P意为逐行扫描（Progressive scanning）；

它是美国电影电视工程师协会（SMPTE）制定的最高等级高清数字电视的格式标准，有效显示格式为：1920×1080.SMPTE.。它是将数字高清信号数字电视扫描线的不同分为1080P、1080I、720P（i是interlace，隔行的意思，p是progressive，逐行的意思）是数字电影成像技术和计算机技术的完美融合。帧率通常为60Hz，可标示在p后面，如1080p30，意思是30Hz。常见的帧率还有24、25、30。并非HDMI就一定有1080p的输出，画面不一定要能支持1920×1080才能算是1080p输出，只要水平扫描线超过1080条就能称之为1080p，水平像素点并没有严格的规范，Full HD才是规范垂直与水平扫描像素的标准，1080p仅规范垂直像素点(等同水平扫描线)。

VCD光盘 VCD即 Video Compact Disc 的缩写：视频压缩盘片。VCD是一种全动态、全屏播放的视频标准。它的格式可分为：

分辨率为352x240像素，每秒29.97幅画面（适合NTSC制式电视播放）；

分辨率为352x240像素，每秒23.976幅画面。

分辨率为352x288像素，每秒25幅画面（适合PAL制式电视播放）

整体来说分辨率大约是对应电视制式分辨率的四分之一。VCD的视频采用MPEG-1压缩编码，音频采用MPEG 1/2 Layer 2(MP2)编码。码率分别为视频1150kbit/s，音频224kbit/s。整个视频质量和VHS录像带相当。由于VCD的比特率和普通音乐CD相当，因此，一张标准的74分钟的CD可以存放大约74分钟的VCD格式的视频。

VCD有三个正式标准：1.0、1.1和2.0：

1.0：原始版本。

1.1：修正版。

2.0：增加了播放菜单功能(PBC)、清晰静止画面播放功能(704x480或704x576像素)和支援352x288/25fps格式。

3.0：有不少人传说有3.0版本，但未见有成品发表。

VCD被认为会被DVD所取代，但是由于它的一些特点，还将保持一段时间的市场。VCD没有像DVD一样的区码限制，这意味着它可以在任何兼容机器上观看。有些节目因为成本问题，不会制作DVD或VHS录像带版本，购买者只能购买VCD版本。VCD比DVD廉价，制作成本也较低。当然，VCD缺乏DVD提供的很多额外特性，如多语言、多字幕、多角度，菜单、超链接及大容量等。

DVD: 数字多功能光盘，简称DVD，是一种光盘存储器，通常用来播放标准电视机清晰度的电影，高质量的音乐与作大容量存储数据用途。DVD与CD的外观极为相似，它们的直径都是120毫米左右。最常见的DVD，即单面单层DVD的资料容量约为VCD的7倍，这是因为DVD和VCD虽然是使用相同的技术来读取深藏于光盘片中的资料（光学读取技术），但是由于DVD的光学读取头所产生的光点较小（将原本0.85μm的读取光点大小缩小到0.55μm)，因此在同样大小的盘片面积上(DVD和VCD的外观大小是一样的），DVD资料储存的密度便可提高.DVD Video因为源于八大影业的推动，所以其表现出来的性能都在为电影服务。它采用了MPEG2标准（ISO/IEC13818）来压缩画面，这个标准有如下两个显著的参数：画面分辨率为720×480，码率达到1M至10Mbps。MPEG2比VCD的MPEG1的320×240分辨率提高了四倍多，数据量当然也增大了很多，加之音效质量也 有所提高，达到了24bit/96kHz的标准，并支持外挂的字幕和声道，以及多角度欣赏等数码控制功能，因此在单位时间内播出的数据流量大增。原来的VCD数据流量只有150Kbytes/s，大约是1.15Mbps，现在的DVD则最高峰值达到了10Mbps。

光线跟踪

光线跟踪（Ray tracing），又称为光迹追踪或光线追迹，来自于几何光学的一项通用技术，它通过跟踪与光学表面发生交互作用的光线从而得到光线经过路径的模型。它用于光学系统设计，如照相机镜头、显微镜、望远镜以及双目镜等。这个术语也用于表示三维计算机图形学中的特殊渲染算法，跟踪从眼睛发出的光线而不是光源发出的光线，通过这样一项技术生成编排好的场景的数学模型显现出来。这样得到的结果类似于光线投射与扫描线渲染方法的结果，但是这种方法有更好的光学效果，例如对于反射与折射有更准确的模拟效果，并且效率非常高，所以当追求这样高质量结果时候经常使用这种方法。

在物理学中，光线追迹可以用来计算光束在介质中传播的情况。在介质中传播时，光束可能会被介质吸收，改变传播方向或者射出介质表面等。我们通过计算理想化的窄光束（光线）通过介质中的情形来解决这种复杂的情况。

在实际应用中，可以将各种电磁波或者微小粒子看成理想化的窄波束（即光线），基于这种假设，人们利用光线追迹来计算光线在介质中传播的情况。光线追迹方法首先计算一条光线在被介质吸收，或者改变方向前，光线在介质中传播的距离，方向以及到达的新位置，然后从这个新的位置产生出一条新的光线，使用同样的处理方法，最终计算出一个完整的光线在介质中传播的路径。

由于该算法是成像系统的完全模拟，所以可以模拟生成十分复杂的图片。业界公认此算法为Turner Whitted在1980年提出。世界主要国家的图形学学生都要实习此算法。他的一个著名的实现是开源软件。

光线追踪算法分为两种：正向追踪算法和反向追踪算法。其中，正向追踪算法是大自然的光线追踪方式，即由光源发出的光经环境景物间的多次反射、透射后投射到景物表面，最终进入人眼。反向追踪算法正好相反，它是从观察者的角度出发，只追踪那些观察者所能看见的表面投射光。就目前而言，所有3D制作软件的光线追踪算法都是采用反向追踪法，原因是这种算法能够最大程度地节省计算机的系统资源，而且不会导致渲染质量的下降。

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