自述文件 <上海交通大学生存手册>于08年由一群交大本科生写就，12年过去了无数交大学子受益于它，但有些内容可能已经过时，由于远作者团队大部分为出国攻读博士人群，从而有些本项目预测将其制作成gitbook发布，并长期维护该项目，希望能给未来的交大在读和入学新生的同学带来微小的帮助，尤其是感谢本书原版的作者们！ 暂定修改和增添内容如下： 增加新版序言和声明 更新留沪政策 添加详细的本科生科研建议，以及选择导师的经验 添加转专业经验章节进入立志文章部分 添加本科转学海外经验章节进入立志文章部分 添加交大各个专业的介绍进入生存技巧部分（该部分将在收集到足够投稿后按专业整合） 增加交大毕业生选调的经验介绍 增加保研，直博的经验介绍 以下内容将独立到 ，欢迎大家PR投稿，GitHub Page分类Gitbook更方便添加新内容。 采访各专业交大毕业生在读博士生和已毕业博士学长学姐们的经历和建议 更新

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一副人工或自动矢量化后的数据， 在正式应用数据之前， 应根据要求检查和修正各种拓扑错 误！地理数据是庞大和海量的数据，无乱是人为的还是自动的矢量化，都可以出现错误，对 于数据量很大的数据来说，检查和修正错误是一项枯燥复杂而且工作量很大的工作。 根据几年来摸索的出现经验，现总结几种方法和大家讨论，欢迎大家来参加讨论和指正！

提出了一种改进的基于小波分解、互信息测度以及混合优化的图像配准方法.在最低分辨率下采用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法进行全局优化,在高分辨率下采用鲍威尔算法进行优化.结果表明:该方法用于医学图像及普通灰度图像配准,都具有良好的全局优化性能和时间性能.

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针对现有图像拼接算法在配准精度和速度方面的不足，提出了一种利用相机标定信息和相位相关技术相结合的图像配准方法，并给出了算法的详细推导过程。算法通过相机标定获得投影矩阵、相机坐标系间的旋转变换矩阵和平移向量。利用相机坐标系间的旋转矩阵推导对应图像间的旋转变换公式，通过z轴位移及场景的平均景深近似求解图像间的缩放系数，利用相位相关法求解图像间的平移转换参数。实验结果证明该算法理论推导正确，在有效景深范围较小情况下图像拼接准确，对于分辨率为640×480的输入数据，平均拼接速度能够达到26.8ms。

提出一种新的自适应粒子群优化算法, 以解决梯度法为基础的算法在进行多参数拟合时因各参数之间相关性较高而带来的拟合上的问题. 该粒子群优化算法采用自适应变异和动态自适应调整搜索范围、惯性权重相结合的改进策略, 数值模拟了将该算法应用于测量薄膜热物性时的多参数拟合, 结果表明该算法是可行和有效的.

提出了把基于典型事例推理的智能方法应用到路径规划过程中。在结合道路网络知识的基础上，定义了典型事例，并基于事例进行了推理。实验结果表明，该算法减少了搜索空间，加快了搜索速度，并满足人们喜欢在熟悉路径上行驶的偏好。