一种深度图像中的表面曲率估计算法

曲率估计在深度图像分析中占有重要地位。传统的有限差分或局部拟合方法未考虑到表面上可能出现的不连续性 ,因而会不可避免地出现错误。为了得到有效可靠的曲率估计 ,本文提出了基于自适应局部表面拟合和鲁棒最大似然估计的曲率估计算法。首先 ,提出曲面是分片光滑的假设 ,表面曲率需从该像素所属的光滑曲面片来估计。其次 ,定义了一个能量函数来度量拟合窗的平滑度 ,在局部表面拟合时 ,依据最小化能量函数的原则来自适应移动拟合窗的中心 ,以使拟合窗达到最“光滑”。最后 ,采用鲁棒最大似然估计以消除仍然存在的“局外点”的影响。理论分析和实验结果证明估计算法是稳健、可靠、有效的且计算复杂度小。

曲率挠率的估计算法及其工艺嵌入

几何处理和计算机视觉的很多应用依赖于几何性质,尤其是曲线的曲率和挠率。论文对非参数化的曲线提出了曲率和挠率的离散估计公式,以及消除噪音干扰的加权因子算法。还通过Maple程序,筛选统计出常见曲线的部分曲率和挠率参考值,提出理想曲率的大致范围和理想挠率的大致范围,并考虑嵌入到特定的工艺品中实验。