通过视觉方法获取形状在科学研究及工程实践中有着重要作用,灰度图像是最容易获取的视觉信息之一。目前由灰度重构的形状(SFS,shape from shading)受到了广泛的关注,但现有的算法稳定性差、效率低,一直阻碍着SFS方法的推广应用。受近期...通过视觉方法获取形状在科学研究及工程实践中有着重要作用,灰度图像是最容易获取的视觉信息之一。目前由灰度重构的形状(SFS,shape from shading)受到了广泛的关注,但现有的算法稳定性差、效率低,一直阻碍着SFS方法的推广应用。受近期的视觉心理学研究成果的启发,针对SFS问题,从局部分析入手,即:在图像上,在每一灰度极值点附近,根据灰度单调变化的情况,形成一个椭圆形邻域,对应着表面凹凸区;在每一椭圆域上,形状可用抛物面逼近,其参数可由局部辐射度约束求解;整个图像被椭圆形邻域覆盖,这些覆盖可构成一个二维流形;借助于流形上单位分解函数,各局部抛物面粘合在一起,形成光滑的整体形状;总体形状在整幅图像的灰度约束下再进行全局优化,可得到最终的重构结果。给出了初步算例,算法的稳定性和效率均有大幅度提高。展开更多
文摘通过视觉方法获取形状在科学研究及工程实践中有着重要作用,灰度图像是最容易获取的视觉信息之一。目前由灰度重构的形状(SFS,shape from shading)受到了广泛的关注,但现有的算法稳定性差、效率低,一直阻碍着SFS方法的推广应用。受近期的视觉心理学研究成果的启发,针对SFS问题,从局部分析入手,即:在图像上,在每一灰度极值点附近,根据灰度单调变化的情况,形成一个椭圆形邻域,对应着表面凹凸区;在每一椭圆域上,形状可用抛物面逼近,其参数可由局部辐射度约束求解;整个图像被椭圆形邻域覆盖,这些覆盖可构成一个二维流形;借助于流形上单位分解函数,各局部抛物面粘合在一起,形成光滑的整体形状;总体形状在整幅图像的灰度约束下再进行全局优化,可得到最终的重构结果。给出了初步算例,算法的稳定性和效率均有大幅度提高。