基于变化反照率值的单幅图像三维重建算法研究

论文摘要

三维重建技术作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,已在社会生产、生活的各个方面显示出越来越不可忽视的地位,具有广泛的应用价值。从明暗恢复形状(SFS)的方法,由于只需单幅图像的灰度信息就可恢复景物三维表面形状,所以近年来在理论研究和实践应用中得到了不断的发展和完善,成为三维重建技术的一个研究热点。论文首先回顾了SFS研究所走过的历程,总结了近年来该领域的研究热点问题。在理解SFS问题本质的基础上,系统地归纳总结了目前国内外现有的SFS算法,即最小化方法、演化方法、局部方法和线性化方法,并给出了算法的性能分析与比较。传统算法研究SFS问题时,大多假设一幅图像中反照率值ρ为单一值,这种假设使得SFS算法的应用有局限性。针对这一点,本文给出了一种局部反照率值的估计方法,首先计算出图像每一点对应的反照率值,设计出基于变化反照率值的SFS算法;然后通过对合成图像的三维形貌恢复实验检验了SFS线性化方法对正确解的收敛性,对真实图像的实验说明本算法相对于传统算法的改进性和有效性,扩大了SFS算法的应用范围。SFS线性化方法可应用于不同领域,如自然景物、文物及艺术品复原、人脸识别及一些人所不能及的特殊领域。随着计算机图像处理技术的不断进步和对SFS问题研究的进一步深入,SFS算法将具有广泛的应用前景。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 Shape from Shading 研究概况与应用前景
• 1.2.1 研究概况
• 1.2.2 应用前景
• 1.3 存在的问题
• 1.4 本文的研究内容
• 1.4.1 主要研究内容
• 1.4.2 论文结构安排
• 第2章 图像预处理
• 2.1 直方图变换增强
• 2.2 图像平滑处理
• 2.2.1 线性平滑滤波器
• 2.2.2 中值滤波
• 2.3 彩色图像转化为灰度图像
• 2.4 小结
• 第3章 SFS 理论分析及研究现状
• 3.1 SFS 的原理
• 3.2 光源方向的估计
• 3.2.1 偏角θ的估计方法
• 3.2.2 倾角ф的估计方法
• 3.3 典型算法
• 3.3.1 最小化方法
• 3.3.2 演化方法
• 3.3.3 局部分析方法
• 3.3.4 线性化方法
• 3.4 小结
• 第4章 基于变化反照率值的 SFS 算法设计
• 4.1 曲面的表达方式
• 4.2 基于变化反照率值的 SFS 算法设计
• 4.2.1 反照率值估计
• 4.2.2 图像分割
• 4.2.3 基于变化反照率值的线性化方法原理
• 4.2.4 线性化方法收敛性的讨论
• 4.3 小结
• 第5章 基于变化反照率值的 SFS 算法的应用
• 5.1 球面等理想曲面的三维重建
• 5.1.1 半球面的重建
• 5.1.2 半椭球面的重建
• 5.1.3 半圆柱面的重建
• 5.2 基于单一与变化反照率值 SFS 算法的重建结果比较
• 5.2.1 实验一
• 5.2.2 实验二
• 5.2.3 实验三
• 5.3 小结
• 第6章 SFS 算法在各领域中的应用
• 6.1 SFS 算法的应用
• 6.2 小结
• 第7章 全文总结与展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢