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根据行星表面照片进行超草率表面重建或Scanning Electron Micrographs (SEM)。
动机
有时，您有一张表面图片，并且想看看它的 3D 外观。如果您的图片满足一些要求，那么重建该表面的近似值是可能的，而且实际上非常简单。这些要求是：
- 表面的照明和颜色没有变化（就像在SEM中，一切都是金色的，或者在月球上，一切都是奶酪）。
- 表面由左侧的单条平行光源照亮（如果来自不同的侧面，则旋转它）。
- 光源从更陡峭的角度或与表面最陡坡度同样陡的角度照射表面（这意味着：没有遮挡）。
- 没有实物展示。
如果满足这些要求，您的图片就是任意缩放的x-表面梯度。相反，将其与x集成以便您提供任意比例的曲面。
示例
请参阅此处的 lunar crater Hohmann 原始照片、集成并呈现为 3D Surface Plot 的照片。
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style="vertical-align:top" | 
Integral in x
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style="vertical-align:top" | 
Original image
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style="vertical-align:top" | 
3D Surface Plot
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缺点
- 该方法对噪声非常敏感。噪声会导致条纹，因为它是针对每个像素行独立累积的。
- 由于缺乏用于积分的常量初始值设定项，我们假设所有像素行的平均高度一致，并且每行的平均坡度为0。因此，具有大山而没有补偿山谷的行将低于应有的高度。
代码
这是 BeanShell，可以通过 Script Editor 或 BeanShell Interpreter 执行，或者将其作为扩展名为“.bsh”的文件拖到斐济工具来执行。该脚本以解释语言执行每个像素操作，因此速度非常慢。如果您确实需要更快的速度，则将源代码编译为 Java 类，对于 BeanShell 代码来说这是直接的。 import ij.; import ij.process.;
float mean( FloatProcessor source, int first, int last ) {
double sum = 0;
for ( int i = first; i < last; ++i )
sum += source.getf( i );
return ( float )( sum / ( last - first ) );
}
/** source and target are assumed to have identical dimensions. */
void integrateRow( FloatProcessor source, FloatProcessor target, int row ) {
final int first = row * source.getWidth();
final int last = first + source.getWidth();
final float dxMean = mean( source, first, last );
/* integrate */
double x = 0;
double xMean = 0;
for ( int i = first; i < last; ++i ) {
final float dx = source.getf( i );
x += dx - dxMean;
target.setf( i, ( float )x );
xMean += x;
}
xMean /= last - first;
/* normalize */
for ( int i = first; i < last; ++i )
target.setf( i, target.getf( i ) - ( float )xMean );
}
ImagePlus impSource = IJ.getImage();
FloatProcessor source = impSource.getProcessor().convertToFloat();
FloatProcessor target = new FloatProcessor( source.getWidth(), source.getHeight() );
ImagePlus impTarget = new ImagePlus( "I " + impSource.getTitle(), target );
impTarget.show();
for ( int i = 0; i < source.getHeight(); ++i ) {
integrateRow( source, target, i );
impTarget.updateAndDraw();
} ## 另请参阅
