【文章內(nèi)容簡介】 換（IFT）轉(zhuǎn)換成時空域。代數(shù)重建法就是在反投影過程中將數(shù)據(jù)平均分配回去，也正是因為“平均”分配，反投影效果不明顯，圖像可能不清晰。因此出現(xiàn)了新的圖像重建方法FBP—濾波反投影，但是它的要求較高，要求投影數(shù)據(jù)必須完整。第二，三維顯示，也稱立體顯示。分為兩種，分別是面繪制和體繪制。其中，體繪制又稱直接繪制，顧名思義，它是通過計算機采集三維數(shù)據(jù)集然后對三維數(shù)據(jù)的每個像素進行繪制。著重講了光線投射算法。計算機的存儲單位是字節(jié)，灰度的1像素占1字節(jié)，彩圖的1像素則至少占3字節(jié)，若色深是32位，則說明有8位代表透明度。在光照模型中有漫反射、完全鏡面反射，而一般情況下都是非完全鏡面反射。具體過程當時沒聽太懂，只知道方法中用到的梯度都是通過中心差分來求的。第三，三維圖像處理。它在醫(yī)學上的應用尤其廣泛。如由CT、MR等設備掃描得二維切片數(shù)據(jù)，然后經(jīng)過三維圖像處理可得到組織或器官的三維形狀，其實也就是重建的過程。三維重建相比于體繪制而言，硬件要求低、處理速度快，很適合應用于醫(yī)學。圖像處理、重建需要計算機的幫助，曾老師介紹了兩個算法：Marching Squares算法和Marching Cubes算法。其中，前者的主要手段是閾值分割，目的是找出目標，通過灰度直方圖和確定閾值得到新的二值圖。Marching Cubes算法也稱等值面提取或移動立方體算法。稍高深的內(nèi)容沒聽懂，在此也不展開敘述。老師還總結(jié)了圖像編程三層次：（1）PS，三維軟件如VG++、3D MED；（2）Matlab（自帶三維顯示）（3）C/C++是基礎，在此基礎上通過運算平臺CUDA進行體顯示，通過open GL進行面顯示，通過open CV對圖像進行二維處理。以上是六位老師講的大體內(nèi)容，由于我對胡小兵老師的智能算法較感興趣，因此聽課之后看了老師給的一些材料，將內(nèi)容總結(jié)如下。蟻群算法（ACO）是受蟻群集體行為的啟發(fā)而提出的、基于種群的模擬進化算法，屬于隨機搜索算法。其中一個重要名詞是“信息素”。蟻群在尋找食物或?qū)ふ一爻猜窂降男袆又?，會在它們?jīng)過的地方留下一些“信息素”，這種物質(zhì)使后到的螞蟻最大可能地選擇具有該物質(zhì)的路徑，而且后到者留下的“信息素”會對原有的“信息素”加強，如此循環(huán)下去，經(jīng)過螞蟻越多的路徑，在后到螞蟻的選擇中被選中的可能性就越大。該過程進行下去一直到所有螞蟻都走最短路徑為止。蟻群算法的主要優(yōu)點是采用了正反饋機制。蟻群算法的應用也很廣，主要是很多組合優(yōu)化問題。它通常被用于解決（1）調(diào)度問題，如車間作業(yè)調(diào)度問題（JSP）、車間組調(diào)度問題（GSP）（2）車輛路徑問題，如限量車輛路徑問題（CVRP）、分批配送車輛路徑問題（SDVRP）、裝貨配送的車輛路徑問題（VRPPD）等（3）分配問題，如二次分配問題（QAP）（4）設置問題，如覆蓋設置問題（SCP）、多背包問題（MKP）（5）其他如圖像處理、系統(tǒng)識別等等。還有一些常用的變異蟻群算法：（1）精英螞蟻系統(tǒng)（2）最大最小螞蟻系統(tǒng)（MMAS）（3）蟻群系統(tǒng)（4）基于排序的螞蟻系統(tǒng)（ASrank）（5）連續(xù)正交蟻群（COAC）。除了蟻群算法，胡老師還介紹了粒子群優(yōu)化算法（PSO），它是通過模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來的一種基于群體協(xié)作的隨機搜索算法，屬于群集智能（SI）。PSO模擬鳥群的捕食行為，具體如下：一群鳥在隨機搜索食物，在這個區(qū)域里只有一塊食物，所有的鳥都不知道食物在哪里，但是他們知道當前的位置離食物還有多遠，那么最優(yōu)策略又是最簡單有效的方法就是搜索目前離食物最近的鳥的周圍區(qū)域。在此算法中，適應值（fitnessvalue）很重要。所有粒子都有一個由被優(yōu)化的函數(shù)決定的fitnessvalue，粒子們追隨當前的最優(yōu)粒子在解空間中搜索。PSO初始化為一群隨機粒子，然后通過迭代找到最優(yōu)解，在每一次的迭代中，粒子通過跟蹤兩個極值來更新自己。第一個就是粒子本身所找到的最優(yōu)解，稱為個體極值pBest，另一個是整個種群目前找到的最優(yōu)解，它是局部極值。算法流程如下：，包括隨機的位置和速度；；，將它的適應值和它經(jīng)歷過的最好位置pBest作比較，如果較好則將其作為當前的最好位置gBest；，將它的fitnessvalue和全局所經(jīng)歷的最好位置gBest作比較，如果較好則重新設置gBest的索引號；；（可為足夠好的fitnessvalue或達到一個預設的最大代數(shù)Gmax）回到第2步。隨著PSO的不斷發(fā)展，其應用范圍也在不斷擴大。如利用PSO實現(xiàn)對衛(wèi)星無線網(wǎng)絡路由的自適應調(diào)整、解決互聯(lián)網(wǎng)絡服務質(zhì)量路由問題，除此之外，PSO算法還在多峰值函數(shù)優(yōu)化、多目標優(yōu)化和約束優(yōu)化等方面取得了很好的效果。由于知識所限，很多專有名詞沒有弄懂，知識還需以后深入學習。筆記就整理到這里，還是來說一下我的感想吧。曾經(jīng)偶然間在CNKI上看到李寒宇老師的一篇文章《愛上這個美麗的錯——讓我沉迷的信息與計算科學專業(yè)》，他抱著大學不學數(shù)學的心態(tài)陰錯陽差地進了這個專業(yè)，意想不到的是數(shù)學和計算機是個令人著迷的世界，無法自拔。