算法技术

A. 全屏抗锯齿技术FSAA是什么

Full Scene/Screen Anti Aliasing (FSAA) ，是一种能够消除画面中图形边缘的锯齿，使画面看起来更为平滑的一种技术。而此抗锯齿(Anti-aliasing)的技术通常被运用于3D或文字的画面。其主要的哗大乱方法是通过采样算法，就是将在图形边缘会造成锯齿的这些像乱档素(pixel)与其周围的像素作一个平均的运仿高算，增加像素的数目，达到像素之间平滑过渡的效果。但其缺点就是会造成画面有些许的模糊。在此篇文章中，将介绍两种被用来实现FSAA的主要技术-OrderedGridSuperSampling(OGSS)和RotatedGridSuperSampling(RGSS)。所谓的OGSS就是将原来的画面放大并且在这放大的画面中进行上色的动作，之后再将画面还原到原来的大小显示在萤幕上，这样的做法所得到画面会将画面中影像边缘的锯齿消除。而RGSS比OGSS多了一个调整取样(Jitter)的步骤来达成消除锯齿的目的。
去掉锯齿后，还可以模拟高分辨率游戏的精致画面。它是目前最热门的特效，主要用于1600 * 1200以下的低分辨率。理论上来说，在17寸显示器上，1600 * 1200分辨率已经很难看到锯齿，无须使用抗锯齿算法。如此类推，在19寸显示器上，必须使用1920 x 1080分辨率，总之，越大的显示器，分辨率越高，才越不会看到抗锯齿1920 x 1200。由于RAMDAC（Random Access Memory Digital to Analog Converter，随机存储器数/模转换器）频率和显示器制造技术的限制，我们不可能永无止境地提升显示器和显卡的分辨率，抗锯齿技术变得很有必要了。
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B. 演算是什么意思

问题一：演算是什么意思 即时演算,英文为Real Time Rendering。即所有我们眼中看到的图像芯片“即时”生成的，其一系列的程序语言经由猜樱API(程序接口)翻译成图形芯片可以执行的指令来完成处理工作。一般来说，即时演算的画面可以任意变换镜头角度，而CG动画则是固定的。但就画面的精细程度来说，CG动画还是强于即时演算的。不过随着图形技术的发展，即时演算与CG之间的差距会越来越小，比如《合金装备4》的那段即时演算的宣传片就绝对令人深刻。
通俗点说
即时演算就是程序自己进行游戏（玩家不可控）来完成的动画效果（程序把游戏玩给你看）

问题二：演算是什么意思 演算_词语解释
【拼音】：yǎn suàn
【解释】：1.按照一定的原理或公式计算。
【例句】：我们将在课堂上讨论各种连接操作算法的利弊得失，所以大家认真考虑一下每种算法的利弊。

问题三：演算和计算的区别 5分 演算是指在某人前算,计算是在自己做时算.意思相同.

问题四：什么叫即时演算 即时演算,英文为Real Time Rendering。即所有我们眼中看到的图像芯片“即时”生成的，其一系列的程序语言经由API(程序接口)翻译成图形芯片可以执行的指令来完成处理工作。一般来说，即时演算的画面可以任意变换镜头角度，而CG动画则是固定的。但就画面的精细程度来说，CG动画还是强于即时演算的。不过随着图形技术的发展，即时演算与CG之间的差距会越来越小，比如《合金装备4》的那段即时演算的宣传片就绝对令人深刻。

问题五：数学计算中“”是什么意思？ 数学里是平行符号
物理学里是并联电阻计算符号
并联电阻计算
AB=A*B丹(A+B)

问题六：一方通行依靠外部演算是什么意思 就是靠御坂妹妹构成的御坂网络。通过脖子上的电极线圈调解器改变脑波，连接御坂网络辅助演算。就是这样，演算能力也大幅度下降，而且调解器没电或坏了就基本失去能力了

问题七：2OM的M是什么意思M是物理的什么单位演算来的？ M一一兆
比亿少1000倍，差燃是10的六次方

问题八：游戏的即时演算动画是什么意思，cg动画呢？ 即使演算动画，就是比如你玩一个游戏，需要释放一个技能，那么，系统需要立即判定释放这个技能时所需要的动画场景，然后把它播放出来

问题九：某科学的超电磁炮里“演算”是什么意思呀？ 有关系，本身超能力是建立在虚兆虚“薛定谔的猫”这一理论上的，是“自己脑中的现实” 所以他的能力是大脑思维的产物，所以一些能力运用就需要大脑“演算”

问题十：脱式计算是什么意思？

C. 什么是DSP技术

数字信号处理(Digital Signal
Processing——DSP)强调的是通过专用集成电路芯片,利用数字信号处理理论,在芯片上运行目标程序,实现对信号的某种处理.

数位讯号处理（Digital Signal Processing）是二十一世纪形成科学和工程最具威力的技术之一。在各领域内广泛的范围中已经发生革命性的改变：通讯、医疗影像、雷达和声纳、高保真度（fidelity）音乐重制，和原油探勘，只有这些有被命名。每一个领域的DSP技术都已发展到一定的深度，有它们自个儿的算法、数学和特定的技巧。结合广度与深度使得任何人都不能精通所有已被发展的DSP技术。DSP教育包含二项工作：学习一般可套用于整体的概念，以及对你感兴趣的特定领域学习专业的技巧。本章借由描述DSP已在数个不同领域中造成的戏剧般效应来开启我们进入数位讯号处理（Digital Signal Processing）世界的旅程。革命已经开始了。

DSP的起源（The Roots of DSP）

数位讯号处理不同于其它电脑科学中的领域是由于它使用的资料型别的唯一性：讯号（signals）。在大多情况下，这些讯号起源于现实世界中知觉的（sensory）资料：地震的摆动（seismic vibrations）、视觉影像、声波等……。在讯号已经被转换为数位型式后，DSP是数学、算法和用来处理这些讯号的技术。这包含广泛、多变化的目标，例如：强化视觉影像，辨识和产生对话（语音），为了储存和传送的资料压缩，等……。假设我们加一个“对比到数位的转换器”给电脑，并用它来撷取一部份真实世界的资料。DSP回答了问题：下一步是什么？

DSP的起源是在1960和1970年代，当数位电脑首度变成可用时。电脑在这个时代是很昂贵的，而DSP受限于只有一些关键性的应用。先锋们主要努力于四个关键领域：冒着国际的安全性危险的雷达和声纳，可以赚大把钞票的原油探勘，资料有不可取代性的太空探索和可以救命的医学影像。1980和1990时个人电脑的革命使得DSP新的应用突然遽增。动机并非是由于军事和政府的需求，DSP突然被商业市场驱动了。任何认为他们可以在快速扩大的领域中赚钱的人全都突然变成是DSP的厂商。DSP在这样的产品中变成众所皆知的了：行动电话，CD（compact disc players），和电子语音邮件。图1-1列举了这些应用中的一部份。

此技术革命由上而下发生。在1980早期，DSP在电子电机领域中是在研究所课程中教授的课程。十年后，DSP已经变成大学标准课程的一部份。今日，DSP变成在许多领域中被科学家和工程师需要的基本技巧。以此类推，DSP可以被和之前技术革命中的“电子学（electronics）”相比。虽然仍是电子电机领域，几乎每个科学家和工程师都有些基础电路设计的背景。没有的话，他们可能会迷失在技术的世界中。DSP也有相同的未来。

图1-1
DSP已经在科学与工程的许多领域中发动革命。一些多样化的应用列于此。

近来的历史更是超令人好奇的；它对你学习和使用DSP的能力上有极大的影响。假设你遇到了一个DSP问题，并且转向教科书或其它出版品以寻求答案。你通常找到的是一页又一页的方程式，难解的（obscure）数学符号和不熟悉的术语。这真是场恶梦！即使对那些在此领域中有经验的人而言，许多DSP文献仍令人困惑（baffling）。这并不是在文献上有错，它只是预期要给非常特定的读者群。目前发展中之科技的研究者需要这种复杂（详细）的数学以了解工作的理论的意涵（theoretical implications）。

本书基本的假设是大部份实用的DSP技术可以在没有传统复杂的数学和理论的藩篱下被学习和使用。《科学家和工程师的数位讯号处理指引手册》（《The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing》）是为了那些想要使用DSP作为工具、而非新的职业的人写的。
本章剩余的部份列举了一些DSP已经产生革命性变革的领域。当你看过每个应用，注意到DSP是非常介于各学科间的（interdisciplinary），依赖于许多相邻领域中的技术性工作。如图1-2所建议的，介于DSP和其它技术学科间的边界并不明显也没有完善的定义，而是模糊和重叠的。如果你想要专攻DSP，你也需要去研读一些相关的领域。

图1-2
数位讯号处理在很多科学、工程和数学领域上有模糊和重叠的边界。

电信（Telecommunications）

电信是关于从一个位置传送资讯给另一个。这包含许多资讯的型式：电话交谈、电视讯号、电脑档案和其它类型的资料。要传送资讯，你需要一个介于二个位置间的通道（channel）。这可能是一对导线（wire pair），无线电广播讯号，光纤，等……。电信公司接收传送他们的客户的资讯的付费款项，然而他们必须付费来建立和维护通道（channel）。财务上的帐本盈亏结算线（bottom line）很简单：他们可以经由单一通道来传递愈多的资讯，他们可以赚愈多的钱。DSP已经在许多领域中的电信产业发动革命：声调（tone）讯号的产生及侦测，频带（frequency band）平移，为了移除电力线的嗡嗡声（power line hum）的滤波动作（filtering），等等……。从电话网路中有三个特殊的例子在此会被讨论：多路传输（multiplexing）、压缩和回声控制（echo control）。

多路传输（Multiplexing）

世界上大约有十亿的电话。按下几个键，交换网路允许在任何地方的任何人只要几秒钟就可以被连结起来。此项无限大（immensity）的任务让人犹豫。直到1960时，介于二支电话间的连结需要经由机械的交换器和扩大器（amplifiers）来传送类比声音讯号。一个连结需要一对导线。比较起来，DSP将音讯转换成序列数位资料串流。因为位元可以被轻易地编结（interwinded）并且稍后被分开，许多电话谈话可以被在单一通道（channel）上传送。例如，电话的标准已知为T-carier system，它可以同时传送24个声音讯号。每个声音讯号使用8 bit companded（对数压缩，logarithmic compressed）类比对数位的转换来每秒抽样8000次。每个声音讯号中的结果被表成64,000 bits/sec,且所有的24个channel都包含在1.544 megabits/sec内。使用传统的22 gauge铜制电话线，讯号可被传送约6000英呎，典型的互相连接的距离。数位传输在财务上的优点很多。电线和类比交换器很贵，数位逻辑闸（digital logic gates）很便宜。

压缩（Compression）

当声音讯号以8000 samples/sec被数位化，大部份的数位资讯会是多余的（rendant）。也就是说，由任何一个样本承载的资讯会被邻近的样本大量地复制。数以打计的DSP算法已经被发展来转换数位化的声音讯号成需要较少bits/sec的资料串流。这些被称作资料压缩（data compression）算法。相对应的解压缩（uncompression）算法则被用来回复讯号到它原本的型式。这些算法在进行压缩的数目和结果的声音品质上变化。一般而言，可将资料速率从64 kilobits/sec减少到32 kilobits/sec，而不损失声音的品质。当压缩成资料速率8 kilobits/sec时，声音会明显地被影响，不过仍然对长距离电话网路很有用。最长的可达到的压缩约是2 kilobits/sec，导致高度扭曲的声音，不过可用于一些应用，例如军队和海底通讯。

回声控制（Echo control）

回声在长距离电话连结中是一个严重的问题。当你对电话说话时，一个代表你的声音的讯号传导（travel）到连接的接收器上，其中部份的讯号会回传，即为回声（echo）。如果连结在数百英哩之内，用来接收回声所花费的时间仅有几毫秒（milliseconds）。人耳习惯于听这些小的时间延迟的回声，而连结似乎相当正常。当距离变得较长，回声变得越来越显着且恼人（irritating）。对于州际间的通讯，延迟可以是数百微秒，而且特别令人不愉快（objectionable）。数位讯号处理借由量测传回的讯号并产生适当的反讯号（antisignal）以消除烦扰的回声，来着手处理此类的问题。同样的技术让喇叭扩音器使用者可以同时听和说而没有抗争的（fighting）音讯回馈（长而尖的声音, squealing）。它也可借由数位产生的反噪音（anitnoise）来抵消它，以减少环境噪音。

音讯处理（Audio Processing）

人类的二大主要感官是视觉和听觉。相对应地，许多DSP与影像及音讯处理相关。人们听音乐和语言（语音）。DSP已经在这二大领域上有革命性的变化。

音乐（Music）

从音乐家的麦克风到爱玩高级音响的人的扬声器的路径是相当长的。数位资料表示法很重要，因为它会防止“一般和类比式储存和处理相关”的降级。这对任何比较过卡带和CD的音乐品质的人来讲会很熟悉。在一般的情境（scenario）中音乐片段在录音室（sound studio）中被录起来在数个频道或音轨（track）上。在某些情况下，这甚至包含各别录制单独的乐器和歌手。这麼做是为了给予声音工程师在制作最后的成品时较大的弹性。组合各别的音轨到最后的成品的复杂过程被称作mix down。DSP可以在mix down时，提供数种重要的功能，包括了：滤声（filtering），讯号加和减，讯号编辑，等……。

译注：把 X 声道的 audio 混成 Y 声道，其中 X 是大于 Y 的数字，例如说你的 DVD 上面是 5.1 声道，但是你只有耳机，耳机只有双声道，所以就需要 mix down 成 2 channel，感谢Jedi提供解释。

最有趣的DSP在音乐准备上的应用之一是人工余韵（artificial reverberation）。如果各别的频道被简单地加在一起，结果的片段听起来渺茫无力（frail and diluted），很像是音乐家在户外演奏。这是因为听者被音乐的回音或余韵的内容大大地影响了，而通常在录音室内这些都被最小化了。DSP允许人造回声和余韵在mix down时被加总以模拟各种理想的聆听环境。有数百微秒延迟的回声给予人像教堂般地点的印象。增加10-20微秒延迟的回声让人感觉在更适当大小的聆听空间。

语音的产生（Speech generation）

语音的产生和辨识被用来作为人与机器间的沟通。并不是用你的手和眼，而是用你的嘴和耳。当你的手和眼应该做些别的事，例如：开车，开刀，或（不幸地）用武器对敌人开火时，这非常方便。对于电脑所产生的语音，会使用二个方法：数位录音和声道模拟（vocal tract simulation）。在数位录音中，人声被数位化并储存，通常在一种压缩表格（compressed form）里。在录放时，储存的资料被解压缩并且被转回到类比讯号。整整一小时录下来的语音只需要大约3 megabytes来储存，甚至在小电脑系统里也能。这是今日使用的、最常见的数位语音产生的方法。

声道模拟（vocal tract simulation）更复杂，借由人类建立语音的方法来试着模仿身体的（physical）机制。人类声道模拟是由室内（chamber）的尺寸和形状决定的具共鸣频率（resonant frequency）的声腔(acoustic cavity)。在比较上，摩擦音源于在狭窄的压缩下嘈杂的空气杂讯，就好像牙齿和嘴唇。声道模拟借由产生模仿这二种刺激（excitation）的数位讯号来运作。共鸣室（resonate chamber）的特性是经由具相似共振的数位滤波器来传送刺激讯号来模拟。此方法被用于非常早期的DSP成功故事的其中一个，Speak & Spell是卖得很好的、给儿童的电子辅助学习器。

语音辨识（Speech recognition）

自动地人类语音辨识比产生语音更加地困难。语音辨识是人脑做的好，但数位电脑做的很差的经典范例。数位电脑可以储存并且记得非常大量的资料，以极快的速度执行数学计算，并且做重覆的工作而不会厌烦或没有效率。不幸地，当面对未加工的感知资料（raw sensory data）时，今日的电脑执行地非常差。教导电脑每月寄给你帐单很容易。教导同一台电脑去了解你的声音是件大工程。

数位讯号处理一般在二个步骤中处理语音辨识问题：在特色配对（feature matching）之后做特色撷取（feature extraction）。

进入的音讯讯号中的每个字要先被隔离，然后分析以辨识刺激和共振频率的类型。然后这些参数与之前说话的字的范例做比较以辨识出最接近的配对。常常，这些系统受限于只有几百字，只能接受字与字间有可分辨的中断的语音；且每个说话者需被个别再训练。虽然这对许多商业应用是适当的，当与人类的听力比较时，这些限制是简陋的（humbling）。在此领域有很多工作要被完成，成功的商业性产品的那些人会有巨大的金钱上的奖赏。

回声位置（Echo Location）

获得关于远端物件资讯的常见方法是弹出一个离开它的波（bounce a wave off of it）。例如，雷达借由传送无线电波的脉冲波，并且对每个从飞机回声检查接收到的讯号来运作。在声纳上，声波经由水传送以侦测潜水艇和其它水面下的物体。地球物理学家已经借由设定长期爆破并听取从岩石的深埋层（deeply buried layers of rock）的回声来针测地球。虽然这些应用有共同的思路（thread），它们每个都有自个儿特定的问题和需求。数位讯号处理已经在三个领域中都已产生了革命性的变化。

雷达（Radar）

雷达（Radar）是 RAdio Detection And Ranging的首字缩写。在最简单的雷达系统里，无线电传送器产生一个好几微秒长的无线电频率能量脉冲。此脉冲被餵进高度的指向天线（directional antenna），在那里导致无线电波传播（propagate）并以光速离开。在此波路径上的飞机会反射回来一小部份的能量到位于传送站附近的接收天线。到物体的距离由介于被传送的脉冲和接收的回声间花费的时间来计算。物体的方向更容易发现，当回声被接收时，你知道你在哪里指到指向天线（directional antenna）。

雷达系统的运作范围由二个参数决定：初始脉冲内有多少能量，及无线电接收器的噪音水准。不幸地，要在脉冲波里增加能量通常需要更长的脉冲波。接着，较长的脉冲波减少正确性和消耗时间测度的精度。这导致了二个重要参数间的冲突：侦测远距离物体的能力，和正确地决定物体的距离的能力。

DSP在三个领域有革命性的雷达，它们全都与基本问题相关。第一个，DSP可以在脉冲波被接收后压缩它，提供较佳距离测定而不需减小其作业范围。第二个，DSP可以过滤掉所接收的讯号来减少杂讯。这增加了范围，而不用将距离测定降级。第三，DSP能够快速选取并产生不同脉冲波形和长度。除了其它的（问题）外，这让脉冲波对特定的侦测问题被最佳化。现在是令人印象深刻的部份：这里面很多是由和所使用的无线电频率差不多的抽样率（sampling rate），约是数百megahertz！当它涉及雷达这方面时，DSP与高速硬体设计高度相关就和它与算法的关系一样。

声纳（Sonar）

声纳是SOund NAvigation and Ranging的首字缩写。它被分成二大类，主动式（active）和被动式（passive）。在主动式声纳中，介于2 kHz 和40 kHz 间的声音脉冲波被传送到水里，而结果的回声被侦测和分析。使用主动式声纳包含：侦测和定位水面下的物体、航海、通讯和映射（mapping）到海底（sea floor）。一般最大操作范围是10到100公里。与其相比，被动式声纳只聆听海面下的声音，包含：自然的乱流（turbulence）、海洋生物和从潜艇和表面船舰发出的机械声。因为被动式声纳没有消除能量，它对于转换作业而言很理想。你想要侦测其它人（the other guy），而不要他侦测你。被动式声纳最重要的应用是军事监视（surveillance）系统，它侦测并追踪潜水艇。被动式声纳一般使用比主动式声纳较低的频率，因为它们经由水以较少的吸收作用被传播（propagate）。侦测范围可达到数千公里。

DSP在声纳方面已经与雷达方面有许多相同的领域都有革命性的发展：脉冲波的产生、脉冲波压缩和过滤侦测到的讯号。有个声纳比雷达简单的观点：因为包含了较低的频率。另一个观点是，声纳比雷达更难，因为环境较不一致也较不稳定。声纳系统通常使用昂贵的阵列来传送和接收元素，而不是只有单一个频道。借由适当地控制和混合这许多元素的讯号，声纳系统可以指引被消除的脉冲波到想要的位置并且决定回音被接收的方向。要处理这许多的频道，声纳系统需要与雷达同样大规模的DSP运算能力。

反射地震学（Reflection seismology ）

大约是1920年代早期，地球物理学家发现地球外壳的结构可以用声音来探测。探勘者可以引爆并从在表面下超过十公里的边界层（boundary layer）纪录回声。这些回声震动图(seismograms)由肉眼解读来对应到次表面（subsurface）的结构。反射地震法（reflection seismic method）很快地变成主要确定石油和矿藏位置的方法，且直到今日仍是。

在理想的情况下，传送到地面的声音脉冲波从每个脉冲波经过的边界层产生一个回声。不幸地，情况通常不会这麼简单。每一个传回到地表的回声必须经过所有其它上面（它源自的）边界层。这会导致回声在层与层之间跳跃，产生回声的回声在表面被侦测到。这些次要的回声可以使被侦测的讯号非常地复杂和难以解读。自从1960年代，数位讯号处理已经被广泛地运用来从反射震动图（reflection seismograms）中的次要回声隔离主要的回声。早期的地球物理学家如何在没有DSP的情况下处理？答案很简单：他们看简单的地方，在那里多重反射被最小化。DSP允许原油在困难的位置被发现，例如在海的下方。

影像处理（Image Processing）

影像是具有特性的讯号。首先，它们是空间（距离）上参数的测度，虽然大部份讯号是时间参数的测度。第二，它们包含很多资讯。例如，可能需要超过10 megabytes来储存二分之一的电视录影。这比一个相似长度的声音讯号大了超过1000倍。第三，最终品质的判断通当会受限于人类的评估，而非客观存在的评断标准。这些特性已经使得影像处理变成DSP内不同的子群组。

医疗的（Medical）

在1895年，Wilhelm Conrad R?ntgen发现了X光可穿透相当数量的实际物体。医学借由可以看到活生生的人体内而有了革命性的进步。医疗用X光系统只在几年内便散布全球。尽管它明显的成功，直到DSP及相关技术在1970年出现之前，医疗用X光影像一直受限于四个问题。笫一，人体内重叠的结构可以藏在另一个之后。例如，在肋骨后方的部份心藏可能无法被看见第二，并不总是能区分相似的组织（tissue）。例如，可能可以从软组织分开骨头，不过不能从肝藏分辨肿瘤。第三，X光影像显示解剖结构（anatomy），身体的结构，而不是生理学，身体的运作。活人的X光影像看起来就像是死人的X光影像！第四，曝露在X光下会引起癌症，需要谨慎地（sparingly）且只能在有适当的理由时才能使用它。

重叠结构的问题在1971年引入第一台计算式断层摄影法（computed tomography）扫描器被解决了（正式地名称是computed axial tomography或CAT 扫描器）。计算式断层摄影法（CT）是一经典的数位讯号处理的例子。从许多方向的X光会穿透病人被检查时的身体各部份（section）。并非简单地以侦测到的X光形成影像，而是讯号被转成数位资料并储存在电脑中。然后此资讯被用于计算要显示为身体各切片（slice）的影像。这些影像比传统的技术显示更多的细节，允许值得注目地更好的检测和治疗。CT的影响几乎和原本引入X光影像本身一样大。在几年之内，世界上的每家大医院都已经使用CT扫描器了。在1979年时， CT原理的贡献者中其中的二位，Godfrey N. Hounsfield 和 Allan M. Cormack，共享了诺贝尔医学奖（Nobel Prize in Medicine）。那是好DSP！

最后的三个X光问题已经借由使用不是X光的穿透性能源（penetrating energy）被解决了，例如无线电和声波。DSP在所有这些技术中扮演一个关键的角色。例如，核磁共振影像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）使用磁场连结无线电波来探测人体的内部。适当地调整磁场强度和频率让在身体区域范围内的原子核可以介于量子能源状态间共振。此共振导致次要的无线电波放射，由放在靠近身体的天线侦测。这个侦测到的讯号的强度和其它特性提供了关于共振局部区域的资讯。磁场的调整让被经此身体扫描的共振区域对应到内部的结构。此资讯通常被表示成影像，就像是计算式断层摄影般。除了提供介于不同类型软组织间杰出的辨识外，MRI可以提供关于生理学（physiology）的资讯，例如经由动脉的血液流。MRI完全依赖数位讯号处理技术，没有它们无法被实作。

外太空（Space）

有时候，你只是必须把一张烂相片弄到最好。这情况屡次都是因为影像从无人管理的卫星和太空探索火箭拍的。没有人会送一个修理工到火星只是去扭转像机的旋钮！DSP可以用数种方法来增进在非常不适宜的情况下所拍的影像的品质，它们是：亮度和对比调整，边界侦测，杂讯减少，焦点调整，动作模糊减少，等……。有空间扭曲的影像，例如拍摄球面星球的平面影像所遇到的，可以被变形（warped）成一种正确的表示法。许多各别的影像可以被结合成单一的资料库，让资讯以唯一的方式被显示。例如，一个电视影像序列模拟飞机在不同星球的表面飞行。

商业化的影像产品（Commercial Imaging Procts）

对于在大量出售给大众的系统而言，在影像内大量的资讯内容是个问题。商业化的系统必须要便宜，且这不是大量记忆体和高度资料传输速率配合的结果。一个对此定理的解答是影像压缩（image compression）。就好像声音讯号，影像包含极大数目的多余资讯，且可经由减少“需要用来表示的bits数目”的算法来回传。电视和其它动作片尤其适合压缩，因为大部份的影像从一个frame到另一个frame仍旧是一样的。商业化的影像处理软体利用此技术，包含了：视讯电话、显示移动中图片的电脑程式和数位电视。

D. Google藉演算法让手机夜间拍摄可捕捉更多细节、减少杂讯生成

拍出等同人眼所看见影像，一直以来始终是多款手机产品期望达成目标，但就连发展许久的相机有时都很难实现这样的目标，缺乏充分光学对焦成效与足够感光面积的手机自然更是面临不少难度挑战，因此包含Sony、苹果、三星与华为在内厂商也持续在手机拍摄成像表现作了不少努力，希望让使梁贺世用者能透过简单操作即可拍出美丽画面，而Google似乎也有意让手机拍摄成像进一步提升，除了先前在Pixel系列机种相机功能作了不少调整，目前更借由软体 *** 技术让影像呈现效果更加逼真。

从近期SonyMobile说明中可以得知，即便想要借由相机成像技术实现记录等同人眼所看视觉，光是在高反差光线环境下要保留清晰影像就有相当大的难度，要橡肢能维持夜间低光拍摄或复杂光源仍可保留影像细节更是难上加难，毕竟当下所处环境有可能让拍摄条件变因更为复杂，就算使用单眼相机拍摄都必须经由手动调整才能保留“好看”影像，而一般使用手机拍摄的情境多半是期望单次按下快门即可留下完美照片，因此背后往往需要不少工程团队持续努力。

虽然SonyMobile即将推出的旗舰机种XperiaXZPremium强调能拍下更好看的夜间影像，但其实仍有部分情况可做改善，因此Google方面也期望能借由软体演算方式缩减手机拍摄所面临难度。在由Google工程师FlorianKainz所展示影像拍摄结果，主要借由连拍64张照片之后，透过系统背后的演算法挑选所有照片最好部分进行合成，最后即可实现维持暗部纯黑、同时维持明亮度拍摄细节的照片。

这样的模式其实类似先前不少厂商提出借由多张拍摄合成最佳图像技术相似，只是FlorianKainz采用方式是透过合成更多张照片结果而成，甚至能对应改善手持拍摄时的晃动影响，以及夜间拍摄容易产生杂讯。

不过，若相比接近人眼结构的单眼相机拍摄结果，手机所拍摄影像自然还是少了一点层次与立体感，同时必须透过大量图像处理合成，似乎对目前的使用模式仍无法带来太大改善，只是在未来手机运算效拍并能越来越高，同时原本便导入的影像演算技术更为完善时，借由与传统相机截然不同的影像拍摄模式或许将能成为主流。

你也许会想看以下内容：

E. lastorigin演算制御哪里刷

您好，lastorigin演算制御是一种计算机编程技术，它可以用来控制计算机的运行。它可以用来控制计算机的神差弯输入、输出、存储和处理，以及其他功能。它可以用来控制计算机的硬件，如CPU、内存、磁盘和网络等。它可以用来控制计算机的软件，如操作系统、应用程序和编程语言等。它可以用来控制计算机的网络，如网络安全、网络管理和网络编程等。它可以用来控制计算机的数据庆棚，如数据库管理、数据分析和数据挖掘等。它可以用来控制计算机的系统，如系统管理、系统调试和系统优化等。总之游闷，lastorigin演算制御可以用来控制计算机的所有功能，从而实现计算机的最佳性能

F. 离散数学 等值算法

设p:派赵出国，q:派钱出国，r:派孙出国，s:派李出国，t:派周出国。则各条件分别符号化为:

(1)p→q，(2)(sVt),(3)(qA7r)V(-q^r)，(4)(rAs)V(→rA-s)，(5)1-+(p^q) 要求满足各条件，

因而要求(1)~(5)的合取式为真.设:A≈(p→q)A(sV1)八((q八→r)V(→qλr))A((rAs)V(r八-s))∩(t→(p^q))

为了求出各派遣方案,应求出A的析取范式，最好是主析取范式，主析取范式中含的极小项个数为派遣方案数，由各极小项的成真赋值给出如何派法.所以要求出A的主析取范式。

下面给出求A的主析取范式的主要步骤:

易知，成真赋值为00110与11001。

方案1：孙、李出国，而赵.钱、周不去。
方案2：赵、钱、周出国，而孙、李不去。

(6)算法技术扩展阅读

随着信息时代的到来，工业革命时代以微积分为代表的连续数学占主流的地位已经发生了变化，离散数学的重要性逐渐被人们认识。离散数学课程所传授的思想和方法，广泛地体现在计算机科学技术及相关专业的诸领域，从科学计算到信息处理，从理论计算机科学到计算机应用技术，从计算机软件到计算机硬件，从人工智能到认知系统，无不与离散数学密切相关。

由于数字电子计算机是一个离散结构，它只能处理离散的或离散化了的数量关系， 因此，无论计算机科学本身，还是与计算机科学及其应用密切相关的现代科学研究领域，都面临着如何对离散结构建立相应的数学模型；又如何将已用连续数量关系建立起来的数学模型离散化，从而可由计算机加以处理。

离散数学是传统的逻辑学，集合论（包括函数），数论基础，算法设计，组合分析，离散概率，关系理论，图论与树，抽象代数（包括代数系统，群、环、域等），布尔代数，计算模型（语言与自动机）等汇集起来的一门综合学科。离散数学的应用遍及现代科学技术的诸多领域。

离散数学也可以说是计算机科学的基础核心学科，在离散数学中的有一个着名的典型例子-四色定理又称四色猜想，这是世界近代三大数学难题之一，它是在1852年，由英国的一名绘图员弗南西斯·格思里提出的，他在进行地图着色时，发现了一个现象，“每幅地图都可以仅用四种颜色着色，并且共同边界的国家都可以被着上不同的颜色”。

那么这能否从数学上进行证明呢？100多年后的1976年，肯尼斯·阿佩尔（Kenneth Appel）和沃尔夫冈·哈肯（Wolfgang Haken）使用计算机辅助计算，用了1200个小时和100亿次的判断，终于证明了四色定理，轰动世界，这就是离散数学与计算机科学相互协作的结果。