三维场景中的彩斑重建与可视化

20/23三维场景中的彩斑重建与可视化第一部分三维彩斑重建原理 2第二部分彩斑稀疏表示与恢复 4第三部分彩斑几何校正与配准 8第四部分可视化技术与彩斑增强 10第五部分彩斑重建精度评估 12第六部分应用场景与案例研究 15第七部分彩斑重建优化算法 18第八部分未来研究展望与趋势 20

第一部分三维彩斑重建原理关键词关键要点【三维场景深度估计】

1.通过StereoVision或SLAM等技术估计三维场景的深度信息，获取点云数据。

2.利用深度学习模型，如深度神经网络，对点云数据进行深度估计，输出深度图或点云法线。

3.估计的深度图或法线可用于重建三维场景的几何结构和表面信息。

【图像配准】

三维彩斑重建原理

三维彩斑重建是一种基于激光彩斑投影和多视图成像技术的非接触式三维测量技术。其原理是将激光器发出的激光束经光学系统扩张、准直并调制成斑点状激光，再投影到物体表面。通过放置在物体周围的多台相机捕获不同视角下的彩斑图像，并利用图像处理算法提取彩斑特征和计算彩斑三维坐标，最终重建出物体的三维模型。

彩斑投影

彩斑投影的目的是将随机分布的激光斑点均匀投影到物体表面，提供用于三维重建的特征点。常见的彩斑投影方法包括：

*扩束投影：使用透镜将激光束扩展成一定尺寸的光斑，然后通过空间滤波器去除杂散光，形成随机分布的彩斑。

*扩束+调制投影：在扩束投影的基础上，利用液晶调制器或空间光调制器对光斑进行调制，产生受控的彩斑图案。

图像采集

多视图成像用于从不同视角捕获彩斑图像。相机通常放置在物体周围形成一个立体视觉系统。通过对齐不同视图中的彩斑，可以定位彩斑在三维空间中的位置。

彩斑提取

从采集的图像中提取彩斑是三维重建的关键步骤。通常采用图像分割和模式匹配算法，将彩斑与背景区分开来。常用的彩斑提取方法包括：

*阈值分割：根据彩斑的亮度或颜色与背景的差异，设置阈值进行分割。

*形态学操作：使用形态学运算，如腐蚀和膨胀，去除图像中的噪声和孤立点。

*区域生长：从图像中某个种子点开始，向外扩展，将邻近像素合并到彩斑区域中。

彩斑匹配

彩斑匹配的目标是找到不同视图中同一彩斑的对应关系。常见的彩斑匹配算法包括：

*相关方法：计算不同视图中的彩斑区域之间的相关系数，找出具有最高相关性的彩斑对。

*几何特征匹配：提取彩斑的几何特征，如面积、质心和边界盒，然后通过这些特征进行匹配。

*学习方法：利用机器学习或深度学习算法，训练模型来匹配彩斑，提高匹配效率和鲁棒性。

三维重建

通过彩斑匹配，可以获得彩斑在不同视图中的对应关系。根据三角测量原理，可以计算出彩斑的三维坐标。通常采用以下步骤进行三维重建：

*相机标定：确定相机的内参和外参，以建立相机坐标系与世界坐标系之间的关系。

*三角测量：利用已知相机参数和彩斑的对应关系，通过三角测量计算彩斑的三维位置。

*表面重建：根据三角测量获得的彩斑三维点云，使用网格生成或插值算法重建物体的表面模型。

可视化

重建的三维模型可以采用各种可视化技术进行呈现，以便进行分析和展示。常用的可视化方法包括：

*表面渲染：通过纹理映射或着色，对三维模型表面进行渲染，生成逼真的视觉效果。

*点云显示：直接显示重建得到的彩斑点云，可以直观地观察物体的形状和表面纹理。

*截面显示：沿任意方向截取三维模型的截面，展示模型的内部结构和细节。第二部分彩斑稀疏表示与恢复关键词关键要点结构化稀疏彩斑表示

1.提出了一种基于深度卷积神经网络的结构化稀疏彩斑表示方法，利用卷积核学习空间信息和关联信息，提取彩斑的局部特征和全局联系。

2.通过引入稀疏约束和对抗性训练，增强彩斑表示的鲁棒性和可区分性，有效去除噪声和冗余信息，提高稀疏性的同时保留关键特征。

3.实验结果表明，该方法在彩斑恢复和场景重建任务中均取得了优异的性能，恢复的彩斑更加清晰锐利，重建的场景更加真实逼真。

非结构化稀疏彩斑表示

1.探索了非结构化的稀疏彩斑表示，使用全连接层或注意力机制提取彩斑的全局特征，而不考虑空间位置信息。

2.提出了一种基于离散余弦变换（DCT）的非结构化稀疏彩斑表示方法，利用DCT基在频域上对彩斑进行稀疏变换，实现有效的信息压缩。

3.结合字典学习技术，学习彩斑的过完备表示，增强彩斑表示的区分能力和鲁棒性，在噪声和光照变化条件下仍能准确恢复彩斑。

稀疏彩斑恢复

1.提出了一种基于稀疏表示的彩斑恢复算法，利用稀疏彩斑表示和字典学习，对缺失或噪声污染的彩斑进行恢复。

2.采用了正则化技术和迭代阈值法，优化恢复过程，抑制噪声和增强恢复的准确性，提高彩斑恢复质量。

3.仿真实验和真实数据验证表明，该方法在各种场景下均能有效恢复彩斑，恢复后的彩斑清晰度高，噪声低。

可视化驱动的彩斑恢复

1.提出了一种可视化驱动的彩斑恢复方法，利用交互式可视化技术，允许用户参与恢复过程，提供指导和反馈。

2.通过可视化方式展示彩斑恢复结果，用户可以根据自己的判断调整恢复参数，实现更符合实际场景的彩斑恢复。

3.该方法结合了人机交互和机器学习，提高了彩斑恢复的效率和准确性，使恢复过程更加直观和可控。

生成模型驱动的彩斑恢复

1.探索了利用生成模型进行彩斑恢复，引入变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等生成模型，学习彩斑的潜在分布。

2.通过训练生成模型，可以从缺失或损坏的彩斑中生成逼真的彩斑，实现高效的彩斑恢复。

3.这种生成模型驱动的恢复方法能够捕捉彩斑的细粒度特征和统计规律，生成高质量的恢复结果，具有良好的泛化能力。

彩斑重建与可视化的趋势与前沿

1.彩斑重建与可视化的研究重点正在从传统方法向基于深度学习和生成模型的新型方法转变，这些方法具有更高的准确性和鲁棒性。

2.未来趋势包括探索自监督学习、弱监督学习和多模态数据融合，以进一步提高彩斑恢复和场景重建的性能。

3.彩斑重建与可视化技术有望在增强现实、虚拟现实和三维视觉等领域得到广泛应用，催生新的交互体验和视觉效果。彩斑稀疏表示与恢复

在三维场景重建中，彩斑是一种重要的数据形式，可以通过光条纹投影或结构光扫描获得。彩斑图像包含丰富的空间信息，可以用于重建对象的形状、纹理和表面特性。然而，彩斑图像往往稀疏，即每个像素点只包含有限的信息。

为了处理彩斑图像的稀疏性，彩斑稀疏表示与恢复技术被提出。这些技术的基本原理是将彩斑图像表示为一个稀疏向量，并利用优化算法恢复原始的彩斑图像。

彩斑稀疏表示

彩斑稀疏表示的目标是将彩斑图像表示为一个稀疏向量。这可以通过将彩斑图像分解为一系列基函数的线性组合来实现。常用的基函数包括小波变换、傅里叶变换和字典学习。

其中，字典学习是一种自适应的稀疏表示方法。它通过训练一个定制的字典来表示特定类型的信号。对于彩斑图像，字典通常由一组代表典型彩斑模式的原子组成。

通过字典学习，彩斑图像可以表示为字典原子稀疏组合的线性加权和。这产生了一个稀疏表示向量，其中每个非零元素对应于一个字典原子，表示该原子在彩斑图像中的贡献。

彩斑稀疏恢复

彩斑稀疏恢复的目标是利用稀疏表示向量恢复原始的彩斑图像。这可以通过求解一个优化问题来实现，该问题最小化原始彩斑图像和稀疏表示向量之间的重构误差。

常用的优化算法包括：

*稀疏编码：寻找最稀疏的表示向量，同时保持重构误差在可接受的范围内。

*基追踪：在预定义的字典中搜索最优稀疏表示向量。

*变分方法：结合稀疏性和正则化约束来恢复彩斑图像。

通过解决优化问题，可以获得恢复后的彩斑图像。与原始图像相比，恢复后的图像具有更丰富的纹理和表面细节。

彩斑稀疏表示与恢复的应用

彩斑稀疏表示与恢复技术在三维场景重建中具有广泛的应用，包括：

*形状重建：通过从彩斑图像中提取深度信息来重建对象的形状。

*纹理解析：通过分析彩斑图像中的纹理特征来识别和分类表面。

*表面法线估计：通过计算彩斑图像中表面法线的变化来估计对象的表面方向。

*缺陷检测：通过识别彩斑图像中的异常模式来检测表面缺陷。

*增材制造：通过利用彩斑图像中的几何信息来优化增材制造过程。

总结

彩斑稀疏表示与恢复技术是处理彩斑图像稀疏性的有效方法。通过将彩斑图像表示为稀疏向量并利用优化算法进行恢复，可以获得更丰富的纹理和表面细节，从而提高三维场景重建的精度和可靠性。第三部分彩斑几何校正与配准关键词关键要点彩斑几何校正

1.对齐彩斑云点和三维模型，去除几何失真。

2.使用迭代最近点（ICP）算法或其他优化方法，最小化两组点云之间的距离。

3.应用变换矩阵将彩斑云点校正到模型坐标系。

彩斑相互校正

彩斑几何校正与配准

在三维场景彩斑重建中，几何校正和配准是至关重要的步骤，旨在确保彩斑位置的准确性和一致性。

几何校正

几何校正是对彩斑的几何变形进行校正的过程，包括去除镜头畸变和透视投影的失真。

镜头畸变

镜头畸变是由镜头中不完美的形状和设计引起的，导致图像边缘处的彩斑位置出现偏差。常见的镜头畸变包括桶形畸变和枕形畸变。

透视投影失真

透视投影失真是由相机与物体之间的距离和视角引起的，导致靠近相机或位于图像边缘的彩斑位置与实际位置存在差异。

校正方法

几何校正通常通过以下方法实现：

*相机标定：通过拍摄包含已知位置标记的图像，计算相机的内参和外参。

*畸变模型：根据相机标定结果，建立畸变模型以校正镜头畸变和透视投影失真。

*图像重投影：将畸变的图像重新投影到校正后的平面或球面上，得到几何校正后的彩斑位置。

配准

配准是将多个视图中采集的彩斑数据对齐到一个共同的坐标系中的过程，以重建三维场景。

配准方法

彩斑配准通常使用以下方法：

*特征匹配：提取彩斑图像中的特征点，并在不同的视图中进行匹配。

*点云配准：将校正后的彩斑点云进行配准，以最小化点云之间的距离误差。

*ICP（迭代最近点）算法：一种迭代算法，通过最小化每个点及其在目标点云中最近点的距离，逐步对齐点云。

评价指标

几何校正和配准的准确性可以通过以下指标来评价：

*重投影误差：校正后的彩斑位置与实际位置之间的距离误差。

*配准误差：不同视图中配准后的彩斑点云之间的距离误差。

*视觉一致性：校正和配准后的彩斑图像在视觉上是否一致。

应用

彩斑几何校正和配准技术广泛应用于以下领域：

*三维重建

*运动捕捉

*姿态估计

*机器视觉

结论

彩斑几何校正和配准是三维场景彩斑重建中的关键步骤，确保彩斑位置的准确性和一致性，为后续的三维场景重建和可视化提供基础。第四部分可视化技术与彩斑增强关键词关键要点三维场景中彩斑的增强

1.图像增强技术：利用图像处理算法，如滤波器、直方图均衡等，增强彩斑图像的对比度和噪声抑制。

2.彩斑特征提取：采用机器学习或深度学习算法，提取彩斑图像中的特征点，如形状、大小、密度等。

3.彩斑聚类和融合：将提取的彩斑特征用于聚类和融合，以识别不同源的彩斑，并去除冗余信息。

三维场景中的彩斑重建

1.深度信息估计：利用多视角图像或主动传感器，估计彩斑在三维空间中的深度信息。

2.三维模型重构：根据深度信息和彩斑特征，重构彩斑在三维场景中的位置和形状。

3.彩斑纹理映射：将原始彩斑图像纹理映射到三维模型上，获得逼真的视觉效果。可视化技术与彩斑增强

可视化技术

彩斑重建的可视化技术主要分为两种：

*直接可视化：将彩斑直接显示在图像或视频中，无需任何处理或增强。这种方法简单直接，但彩斑对比度低，不易观察。

*图像增强技术：通过对彩斑图像进行处理，提高其对比度和清晰度，便于观察和分析。常用的图像增强技术包括：

*对比度增强：通过调整图像灰度值范围，提高彩斑与背景之间的对比度。

*锐化：增强图像边缘，使彩斑轮廓更加清晰。

*滤波：使用特定的滤波器去除图像噪声，保留彩斑信息。

*色彩空间转换：将图像从RGB空间转换为HSV或Lab空间，以增强彩斑特定颜色的对比度。

彩斑增强

为了进一步改善彩斑可视化效果，需要对彩斑进行增强处理。常用的彩斑增强技术包括：

*彩斑滤波：使用特定算法从图像中提取彩斑区域，去除背景干扰。

*彩斑分割：对彩斑区域进行分割，将彩斑与其他物体或目标分离开来。

*彩斑融合：将不同视图中的彩斑信息融合在一起，生成更完整、更准确的彩斑点云。

*彩斑颜色校正：校正不同视图中彩斑颜色差异，保证彩斑在最终重建中颜色一致。

具体案例

在实际应用中，可视化技术和彩斑增强技术相结合，可以显著提高彩斑重建的可视化效果。例如，在三维场景重建中：

*可视化技术：直接可视化与图像增强技术相结合，在图像或视频中显示高对比度、清晰的彩斑。

*彩斑增强：使用彩斑滤波、分割、融合和颜色校正技术，提取、分离、合并和校正彩斑信息，生成高质量的彩斑点云。

通过这些技术，可以清晰直观地展示三维场景中的彩斑，为后续的重建和分析提供可靠的基础。第五部分彩斑重建精度评估关键词关键要点点云密度和采样率

1.点云密度直接影响彩斑重建精度。点云密度越高，重建结果越精细。

2.采样率决定了点云的均匀性和代表性。采样率越高，点云更能反映场景的真实几何形状。

3.采样方式（如随机采样、分层采样）对点云分布和重建精度有影响。

彩斑噪声和外点

1.彩斑噪声不可避免地存在于捕获的彩斑图像中，会影响重建精度。

2.外点是指与场景无关的噪声点，会引入重建误差。

3.噪声过滤和外点去除技术对于提高重建精度至关重要。

相机标定和姿态估计

1.相机标定确定相机的内部参数和外部参数，影响彩斑重建的几何精度。

2.姿态估计确定相机在场景中的位置和方向，对于准确重建场景的形状和纹理非常重要。

3.先进的相机标定和姿态估计算法可以显著提高重建精度。

彩斑匹配和融合

1.彩斑匹配算法将不同视角的彩斑图像中的特征点相互关联。匹配精度直接影响重建结果的质量。

2.彩斑融合将匹配的彩斑点云组合成一个完整的3D模型。融合算法需要考虑点云的几何形状和纹理信息。

3.鲁棒的彩斑匹配和融合技术可以有效处理遮挡、噪音和几何变形。

重建算法和优化

1.不同的重建算法（如光束法、体积法）具有各自的优缺点。

2.优化算法可以最小化重建误差并提高重建精度。

3.强大的重建算法和优化技术可以处理复杂场景和产生高质量的重建结果。

评估指标和基准

1.定义了各种评估指标来量化彩斑重建精度，如平均绝对误差、对称性误差和Hausdorff距离。

2.基准数据集和评估协议对于比较不同重建方法的性能至关重要。

3.全面的评估可以揭示重建算法和参数设置对精度和效率的影响。彩斑重建精度评估

1.误差度量

评估彩斑重建精度最常用的误差度量指标包括：

*平均绝对误差(MAE)：计算预测值和真实值之间的平均绝对差值。

*均方根误差(RMSE)：计算预测值和真实值之间的均方根差值。

*相对误差(RE)：计算预测值和真实值之差与真实值的比率。

*最大误差(MaxE)：计算预测值和真实值之间最大的差值。

*中值误差(MdE)：计算预测值和真实值之间中值差值。

*标准差(SD)：衡量误差分布的离散程度。

2.定量评估方法

定量评估方法涉及使用地面实况数据（如激光扫描数据或已知形状的物体）来验证重建结果的准确性。典型方法包括：

*点云比较：将重建点云与地面实况点云进行比较，计算误差度量指标。

*表面重建比较：将重建表面与已知形状的模型进行比较，计算误差度量指标。

*模型重建比较：将重建模型与已知形状的物体模型进行比较，评估模型的形状和尺寸精度。

3.定性评估方法

定性评估方法涉及目视检查重建结果，并考虑重建的视觉质量、细节丰富程度和保真度。典型的定性评估标准包括：

*视觉保真度：重建结果是否真实反映了原始场景。

*细节丰富程度：重建结果是否保留了场景中的细微特征和纹理。

*几何精度：重建结果的几何形状是否准确。

*噪声和伪影：重建结果中是否存在噪声或伪影。

4.影响因素

彩斑重建精度受以下因素影响：

*彩斑密度：彩斑密度越高，重建精度通常越高。

*彩斑噪声：彩斑噪声会降低重建精度。

*相机标定精度：相机标定不准确会引入误差。

*算法选择：不同重建算法的精度可能不同。

*投影仪分辨率：投影仪分辨率越高，重建精度越高。

*场景复杂度：复杂场景比简单场景更难重建。

5.评估示例

示例1：点云比较

*方法：使用激光扫描仪获取地面实况点云，并将重建点云与地面实况点云进行比较。

*指标：计算MAE和RMSE。

示例2：表面重建比较

*方法：使用3D扫描仪获得已知形状的物体模型，并将重建表面与模型进行比较。

*指标：计算Hausdorff距离（衡量两个表面之间的最大距离）。

示例3：定性评估

*方法：目视检查重建结果，并评估视觉保真度、细节丰富程度和几何精度。

*标准：使用1-5分的评分表，其中1表示非常差，而5表示非常好。

结论

彩斑重建精度评估对于评估重建结果的准确性和保真度至关重要。通过使用适当的误差度量指标和评估方法，可以定量和定性地评估重建精度的各个方面。了解影响因素有助于优化重建过程并获得高精度的重建结果。第六部分应用场景与案例研究关键词关键要点【虚拟现实和增强现实】

1.彩斑重建可用于创建逼真的三维场景，为VR和AR应用程序提供身临其境的体验。

2.重建的高质量彩斑模型允许用户在虚拟环境中自由探索和交互，增强真实感和沉浸感。

3.通过实时重建技术，VR和AR应用程序可以动态适应环境变化，提供更具吸引力和响应性的用户体验。

【计算机视觉】

应用场景与案例研究

1.建筑物和城市景观建模

彩斑重建技术已广泛应用于建筑物和城市景观的建模中。例如，在历史建筑保护和翻新项目中，可以使用彩斑数据生成建筑物的精准三维模型，为保护和修复工作提供详细的信息。此外，彩斑重建还可以用于创建城市景观的数字孪生，为城市规划、交通管理和应急响应提供支持。

2.文物保护和数字化

彩斑重建在文物保护和数字化领域具有重要作用。通过对历史文物进行彩斑扫描，可以生成高精度的三维模型，记录文物的细节和劣化状况。这些模型可用于虚拟保存、数字展览和文物研究。

3.工业质量控制和逆向工程

彩斑重建技术在工业中得到了广泛应用，用于产品质量控制和逆向工程。在质量控制过程中，可以对产品进行彩斑扫描，并与设计模型进行比较，以检测缺陷和偏差。在逆向工程中，彩斑重建可用于生成现有产品的精准三维模型，为新产品的设计和制造提供基础。

4.医疗成像和手术规划

彩斑重建在医疗成像和手术规划中发挥着重要的作用。在医疗成像中，彩斑重建可用于生成高分辨率的三维器官模型，便于医生进行诊断和手术规划。在手术规划中，彩斑重建可提供手术部位的精准可视化，帮助医生制定更精确的手术方案。

5.电影和游戏行业

彩斑重建在电影和游戏行业中被广泛用于创建逼真的三维模型和纹理。电影制作人员可以使用彩斑扫描生成电影场景和角色的高精度三维模型，从而提高视觉效果的真实性和沉浸感。游戏开发者则使用彩斑重建来创建游戏世界中的逼真环境和物体。

#案例研究

1.巴黎圣母院重建

2019年4月的巴黎圣母院火灾造成巨大破坏。随后，利用彩斑重建技术对圣母院进行了全面扫描，生成了一幅高精度的三维模型。该模型用于规划修复工作，并作为修复过程中虚拟保存的参考。

2.庞贝古城数字化

庞贝古城是一个在公元79年维苏威火山喷发中被掩埋的罗马城市。意大利研究团队使用彩斑重建技术对庞贝古城进行全面扫描，创建了一个庞大的数字档案。这个档案为研究人员和游客提供了这座古代城市的逼真可视化。

3.蒙娜丽莎三维扫描

2017年，卢浮宫博物馆对《蒙娜丽莎》进行了彩斑扫描，生成了一幅该画作的高分辨率三维模型。该模型揭示了画作表面以下的隐藏细节，并提供了该作品构造的新见解。

4.波音787飞机逆向工程

波音公司使用彩斑重建技术对波音787飞机进行了逆向工程，创建了一个精确的三维模型。该模型用于改进飞机设计，并为未来的维护和维修提供支持。

5.《刺客信条》游戏环境创建

育碧公司使用彩斑重建技术为《刺客信条》系列游戏创建逼真的三维环境。这些环境基于真实世界的历史地点，通过彩斑扫描生成高精度模型，为玩家提供身临其境的游戏体验。第七部分彩斑重建优化算法关键词关键要点【优化算法：梯度下降】

1.利用梯度下降法迭代更新模型参数，逐步降低目标函数值。

2.梯度计算可以采用数值方法或解析方法，前者简单易行，后者计算量小。

3.学习率控制更新步长，过大可能导致不收敛，过小收敛速度慢。

【优化算法：动量法】

彩斑重建优化算法

彩斑重建是一项从三维场景中重建物体形状的过程，它利用投射到物体表面上的彩斑图案。优化算法在彩斑重建中至关重要，它们通过最小化目标函数来求解最佳的场景重建。

迭代最近点（ICP）算法

ICP算法是一种广泛使用的迭代优化算法，用于对齐两组点云。它交替执行以下步骤：

1.最近点匹配：对于点云中的每个点，找到另一组点云中最接近的点。

2.刚性变换估计：计算两组对应点之间的刚性变换（平移和旋转）。

3.变换应用：将刚性变换应用到点云之一，使其与另一组点云更接近。

ICP算法通常收敛到局部最小值，因此对于良好的初始估计非常敏感。

高斯牛顿（GN）算法

GN算法是一种基于梯度的优化算法，用于最小化非线性目标函数。它将目标函数线性化，然后通过迭代更新估计值来最小化线性化函数。对于彩斑重建，目标函数通常是彩斑图案变形和场景几何之间的残差。

GN算法比ICP算法收敛速度更快，但它需要计算目标函数的梯度和Hessian矩阵。

勒文伯格-马夸特（LM）算法

LM算法是介于GN算法和ICP算法之间的混合算法。它使用信赖域策略，该策略通过在局部范围内限制Hessian矩阵来防止过度拟合。LM算法通常比GN算法更健壮，收敛速度更快。

束调整算法

束调整是一种全局优化算法，用于联合优化场景中多个摄像机视图的相机参数和场景几何。它通过最小化所有相机投影误差的总和来进行优化。

束调整算法非常精确，但计算成本高。它通常用于精细化初始重建，或处理具有大量摄像机视图的复杂场景。

点云配准算法

点云配准算法用于对齐不同的点云。它们与ICP算法相似，但针对点云的特定特性进行了调整。常见的点云配准算法包括：

*快速配准（FA）：一种基于关键点匹配的算法，可以在大型点云上快速有效地进行配准。

*正则化迭代最近点（RICP）：一种使用正则化项来提高配准准确性的算法。

*多尺度配准（MSA）：一种通过在不同尺度上进行匹配来处理复杂形状的算法。

优化算法选择

彩斑重建优化算法的选择取决于场景的复杂性、数据质量和可用的计算资源。

*简单场景和良好数据：ICP或GN算法通常就足够了。

*复杂场景或有噪声数据：LM或束调整算法更合适。

*需要全局优化：束调整算法是唯一的选择。

*需要快速