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基于单幅数字图像灰度三维物体形状表面恢复的研究

李杨军

  三维物体形状恢复是计算机视觉领域中的一个经典问题,它是指利用客观事物的一幅或多幅二维灰度图像来推导出该物体三维表面形状信息的技术。它己在社会生产生活的各个领域显现出越来越不可忽视的地位和作用,尤其在农业、工业、国防、医学、空间技术等领域,这种技术具有广泛的应用价值。明暗恢复形状方法SFS(Shape from Shading)技术是利用单幅或多幅图像中物体表面的明暗变化来恢复其表面各点的相对高度或表面梯度等参数,具有运算简单,适用范围广,使用灵活的优点,存在广阔的应用前景和价值,成为目前国内外相关领域研究的热点之一。 论文详细介绍了SFS的原理,对目前国内外现有SFS算法进行了系统归纳总结,主要包括最小化方法、演化方法、局部方法和线性化方法。根据这四种算法所采用的不同假设,分析了它们的适用面,并对这四类算法的收敛速度、解的唯一性、解的存在性等方面进行了比较分析。 针对传统SFS算法大多采用了不符合实际情况的苛刻假设条件,以及不合适地假设某些先验条件而得不到精确的、具有普适性的三维恢复结果,本文在已有SFS算法研究的基础上,进一步完善了基于单幅图像进行三维形状恢复的方法,主要是加入图像的预处理加工和光照参数估计的内容。该算法在分析图像预处理技术的基础上对与三维物体形状恢复算法相关的预处理技术进行了优化,包括图像平滑,图像分割以及数学形态学处理,以及对光源方向的偏角以及倾角的估计,然后根据朗伯体光照模型恢复出所需的三维信息。最后应用MATLAB编程实现基于单幅灰度图像进行三维物体表面形状的恢复。并且对三维物体表面形状恢复的结果进行了实例和精度分析。 试验结果分析表明,利用本文提出的算法可以较好的实现三维物体形状表面恢复,实验结果验证了本文算法的有效性,真确性及其实用价值。……   
[关键词]:SFS技术;图像预处理;三维形状恢复
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:华东交通大学2009年
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