matlab编程-三维大气层析建模

这是其首个简化版本，已在此处展示：https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/52655-three-dimensional-atmospheric-tomography-toy-model

这是关于MATLAB中图像分割的示例代码，展示了如何从中子传输应变图像中进行全场三维应变层析成像。该应变图像基于2019年1月发布的RADEN能量分辨中子成像仪数据，由日本质子加速器研究中心（J-PARC）提供。代码存储库包含了与论文配套的MATLAB脚本示例，用于重构和绘制比较结果。预处理数据包含在名为“strain_image_data_set.m”的文件中，包括布拉格边缘拟合和相对应变值的计算。此外，还提供了三个示例MATLAB脚本用于重建不同切割平面的应变场。请注意，重建过程对内存要求较高，可能需要在性能较好的计算机上运行。

matlab编程-三维旋转矩阵。介绍三维空间中的旋转矩阵操作。

Matlab编程：创建三维分形树。这个小功能是之前开发的三维外壳的扩展。

MATLAB三维曲线绘制指令 plot3 plot3 函数用于在 MATLAB 中绘制三维曲线。其调用格式如下： plot3(X,Y,Z)：绘制由向量 X、Y 和 Z 定义的三维曲线。 plot3(X,Y,Z,'String')：使用指定的线型、标记和颜色绘制曲线，格式与 plot 函数相同。 plot3(X1,Y1,Z1,'String1',X2,Y2,Z2,'String2',...)：在同一图形窗口中绘制多条三维曲线，每组 X、Y、Z 和 String 参数定义一条曲线。 注意： plot3 函数的用法与 plot 函数基本相同，只是增加了 Z 坐标参数。

（3）其他三维绘图命令view(20, 0) view(37,30) view（方位角，俯仰角）可以变换立体图的视角。默认状态下，使用shading flat、shading interp或shading faceted指令可以调整曲面的外观，使其成为光滑表面或保留小格。此外，rotate3d、contour和contour3命令可用于交互式地调整立体图的视角和显示等高线。

Matlab三维线图绘制 plot3 函数是Matlab中绘制三维线图的基本指令，其调用格式如下： plot3(x,y,z) x, y, z 是长度相同的向量，分别表示三维线图中每个点的x, y, z坐标值。 plot3(X,Y,Z) X, Y, Z 是维数相同的矩阵，矩阵的每一列对应三维线图中的一条线。 plot3(x,y,z,s) s是控制线型、颜色、标记等样式的开关量。 plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …) 可以绘制多条三维线，每条线可以使用不同的样式。

Matlab开发：三维绘图方向。利用箭头绘制列向量指向三维空间中的下一个元素。

探讨了利用MATLAB实现散乱点云数据的三维重建和模型构建。主要内容包括点云数据预处理、特征提取、曲面重建和模型优化等关键步骤，并结合MATLAB代码示例进行详细说明。 1. 点云数据预处理: 数据导入与可视化：利用MATLAB读取常见点云数据格式（如.ply, .xyz, .las等），并使用pcshow函数进行点云可视化。 去噪和异常值剔除：采用统计滤波、半径滤波等方法去除点云噪声，并通过基于距离、曲率等特征的异常值检测算法剔除离群点。 点云精简：使用均匀采样、随机采样、法向量空间采样等方法降低点云密度，减少后续计算量。 2. 特征提取: 法向量估计：利用PCA、最小二乘拟合等方法计算点云的法向量信息，为曲面重建提供基础。 曲率估计：基于法向量信息，计算点云的曲率、主曲率等特征，用于识别点云的尖锐边缘、平面区域等几何特征。 3. 曲面重建: 基于三角网格的重建方法：Delaunay三角剖分、Alpha Shapes算法等，构建点云的三角网格表面模型。 基于泊松方程的重建方法：利用点云的法向量信息，构建隐式曲面方程，并通过求解泊松方程得到最终的三维模型。 4. 模型优化: 网格平滑：使用Laplacian平滑、双边滤波等方法对重建的模型进行平滑处理，消除噪声和锯齿状边缘。 模型简化：采用边折叠、顶点聚类等方法减少模型面片数量，降低模型复杂度。 纹理映射：将颜色、纹理等信息映射到重建的模型上，增强模型的真实感。 结论: 介绍了基于MATLAB的散乱点云三维重建与建模方法，并对关键步骤进行了详细说明。通过MATLAB强大的数值计算和可视化功能，可以高效地实现点云数据的处理、分析和三维模型构建，为逆向工程、文物保护、虚拟现实等领域提供技术支持。