基于自陰影處理的SFS三維重建算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機視覺和虛擬現(xiàn)實的不斷發(fā)展,圖像的三維重建日益成為計算機科學的一個重要研究課題,在社會生產(chǎn)、生活的各個領(lǐng)域表現(xiàn)出越來越重要的地位和作用,尤其在工業(yè)、醫(yī)學、國防、考古等領(lǐng)域,具有極其廣泛的應用價值。目前,多種重建技術(shù)已經(jīng)形成,被統(tǒng)稱為“Shape from X”技術(shù),X可以是運動、紋理、輪廓、陰影等。其中的明暗恢復形狀(Shape from Shading,以下簡稱SFS)只需要單幅圖像的灰度信息就能恢復出物體的三維形狀。該技術(shù)比

2、較容易實現(xiàn),所需要的硬件設備和外界條件簡單,而且可用在一些其他技術(shù)不適用的特殊場合。
  傳統(tǒng)SFS算法大多采用了不符合實際情況的苛刻假設條件,有的受噪聲干擾很大,有的計算非常復雜,有的收斂速度慢效率低,有的適用范圍小。本文主要工作及創(chuàng)新點是對自陰影檢測方法進行改進,并對最小基元遞推算法進行優(yōu)化,實現(xiàn)了物體的三維重建。
  對于自陰影問題,重點研究了基于模型的邊緣檢測法。該方法對光照方向進行了大致估計,再通過邊緣檢測得到自陰

3、影區(qū)域并進行修正,去除了實際的自陰影區(qū)域,有效地解決了傳統(tǒng)方法在去除與目標有相似顏色信息的自陰影時丟失目標部分信息的現(xiàn)象,避免了三維重建的結(jié)果產(chǎn)生大的形狀畸變。
  一般的最小基元遞推算法不考慮物體的自陰影,并假設反射率值為一個不變的常數(shù),光源方向為已知,本文對其進行了優(yōu)化。選擇了符合假設條件的曲面進行光源方向估計,對實際圖像分割后采用局部估計法進行反射率值估計,最小基元遞推算法的求解采用非線性最小二乘法,并利用兩種遞推路徑計算再

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