基于SfS的3D视觉测量研究

提出了一种将Shape from Silhouette(SfS)技术应用在三坐标机上的新方法,即用摄像机获取图像,用三坐标机作移动平台,构建视觉测量系统,应用SfS技术对物体进行三维测量。该视觉测量系统扩展了坐标机功能,扩大了其应用范围。实验结果表明,该视觉测量系统具有SfS技术和坐标机两者的优点,重构物体三维模型的过程简单快捷,精度高于0.4mm,其结果可作为坐标机智能测量的基础,是一种非常实用的方法。

基于改进SFS特征选择BP识别算法

特征选择在BP神经网络算法中起着重要作用,顺序前向选择算法(SFS算法)利用前向搜索叠加的方式,从众多的原始特征中获得对分类识别算法最有效的主要特征,实现样本特征维数压缩。提出一种改进SFS特征选择算法,设计了加权判别函数和测试反馈停止准则。实验证明,改进算法能有效压缩样本特征维数,提高BP网络收敛速度和正确识别率。

基于SFS方法的快速人脸三维重构系统

为了实现快速重构人脸三维形状的需求,设计了一种基于SFS方法的人脸重构系统。首先由摄像机获取点光源作用下的人脸表面图像,其次假定人脸表面的反射特性遵循Lambert定律,建立透视投影下的人脸图像辐照度方程,然后将该方程转化为包含人脸表面深度信息的静态Hamilton-Jacobi偏微分方程,最后由系统软件求得该方程的解,进而重构出人脸表面的三维形状。实验结果表明,该系统可以快速获得较高的重构精度,在1.5 s内可以达到0.17%的高度平均相对误差。

SFS方法及其与立体视觉方法的集成方案综述

立体视觉(StereoVision)方法是目前利用图象数据获取物体三维信息的主要方法之一。但该方法在图象灰度变化较缓慢的区域,由于难以准确地进行图象间的象素配对,而严重影响了它的效果。利用从明暗重构物体三维表面形状(ShapefromShading,简称SFS)的方法与该方法相结合,是改善重构结果的主要途径之一。文章通过分析SFS问题本身的不适定性,揭示了目前几类主要的SFS算法在可靠性、稳定性、局限性以及实用性方面所存在的问题,并在此基础上,简要地介绍了四类SFS与立体视觉方法相结合的形式,说明了通过利用立体视觉为SFS补充辅助的信息来消除SFS问题的不适定性,并对过去SFS的实现方法进行有效的改进,它是提高集成系统准确性的关键。

SFS与特征点对应技术结合的形状测量法研究

以特征点对应技术为基础的摄影测量术有着广泛应用，但存在着测量数据稀疏的缺陷，对此提出了SFS(Shape from shading)与特征点技术相结合的方法，加密插值点，解决复杂表面形状测量问题。首先设计了用于测量的摄像系统，然后讨论了图像平面的剖分算法，最后给出SFS与特征点技术结合的有限单元形式，并设计了多重网格加速求解算法。算例表明，该方法效果令人满意。

医用防护服SFS复合材料的研制

SFS复合材料利用两层纺粘布保护中间的防水透湿膜,弥补了膜强力不足的缺陷;利用膜的防水性、阻隔能力赋予材料防水透湿性能、阻隔性能。文章介绍了SFS医用防护服复合材料的制作过程,讨论了材料的选择,重点研究了涂膜过程和工艺,并且检测了一次性医用防护服的各种指标,分析了防护服的各种性能。

基于SFS的土壤三维结构恢复及孔隙度计算

【目的】为了快速、准确地计算土体结构和孔隙度等特征,提出一种基于SFS算法(shape from shading)的土壤三维结构重构方法。【方法】首先获取土壤的灰度显微图像,根据朗伯表面漫反射模型建立土壤的光照方程;然后利用泰勒展开法和雅克比迭代法求解光照方程,计算出像素点高度值并实现土壤的三维重建;最后根据正态分布校正高度值计算土壤孔隙度。【结果】实验结果证明,该方法计算得出的孔隙度与环刀烘干法测得的结果相差0.81%,误差率1.75%。【结论】利用显微图像中土壤结构的三维信息,可以客观准确地计算出土壤孔隙度等物理特征。

基于SFS的三维粗糙度特征提取

为了更准确地表征粗糙度,实现对表面粗糙度的三维检测,基于计算机视觉理论,运用明暗恢复形状(SFS)方法,以端铣工件表面图像的灰度值E(x,y)为输入量,对应的表面高度值z(x,y)为期望输出,构建了三维重建模型,实现了对端铣工件表面微观形貌的三维重建。运用最小二乘法原理确立最小二乘基准面,结合三维重建模型所求得的端铣工件表面三维形貌高度值,得到表面粗糙度三维特征参数的计算公式,提取出了4个能够表征表面粗糙度的三维特征参数。通过对所求得实验数据的研究,分析得出工件表面粗糙度三维特征参数与粗糙度Ra之间的关系曲线。实验结果表明,该方法可以有效地评估铣削表面粗糙度。

基于照明参数与反射系数的分层SFS算法

提出一种由明暗信息复原形状的鲁棒算法．此算法能有效地估计照明方向、漫反射系数、照明天顶角以及沿图像轮廓由明暗信息复原形状，并且在考虑自阴影影响情况下，用新方法从图像的统计特征估计照明的仰角和表面反射系数，使重建强度梯度接近输入图像梯度实现平滑约束．该方法为数据驱动，稳定可靠，能同时更新表面斜率与高度图，大大减小发射项与可积分项内的剩余误差．最后给出ＳＦＳ（Ｓｈａｐｅ ｆｒｏｍ

考虑负载电压和频率特性时SFS孤岛检测方法的性能分析

针对目前孤岛研究中采用并联RLC负载模型不能准确评估孤岛检测实际性能的问题,提出含有电压频率特性的综合负载模型进行孤岛检测性能的评估,更加符合电力系统实际运行情况。对Sandia Frequency Shift(SFS)孤岛检测方法的性能进行了详细分析。理论分析表明负载有功电压频率特性会导致检测盲区发生改变、无功电压频率特性对系统频率变化的作用可以忽略、品质因数与检测盲区大小成正比关系。通过研究综合负载中与电压和频率相关的各参数对SFS检测盲区(Nondetection Zone,NDZ)的影响,为孤岛检测方法的实际应用提供理论依据。仿真结果验证了理论分析的正确性。

基于SFS的磨粒图像三维重构

研究了一种由磨粒灰度图像直接恢复出磨粒图像三维信息的磨粒三维形貌恢复方法，以几种典型的磨粒灰度图像进行算法验证，实验结果表明，该方法简单，易于实现，恢复后的磨粒三维图像有较强的立体感。在不增加硬件成本的基础上，可以为磨粒的分析提供三维数据，为磨粒图像三维特征的提取奠定基础，对磨粒识别精度的提高产生重要的影响。

利用光源投影坐标系处理SFS中的自阴影问题

对于由明暗恢复形状(SFS)问题来说,自阴影的存在是影响其重构效果的因素之一,应该加以特殊的处理。为了使自阴影的处理不延伸破坏其他区域,并能保护整体的重构形状,提出了一套从阴影分割、坐标系变换到数据拟合的自阴影处理方法。该方法使用了根据图像平面以及光源方向定义的光源投影坐标系,以降低自阴影处理问题的复杂性,从而使得可以通过逐行恢复图像内跨各自阴影数据区段高度变化量的方式来实现其基本处理要求,并可采用抛物线拟合的方法来完成重构的阴影区形状与其他部分的光滑连接。实验表明,该方法能有效地改善SFS的重构形状。

基于松弛迭代方法的线性SFS算法分析

在Pentland的线性化SFS模型基础上,提出一种基于松弛迭代方法的线性SFS算法,给出并证明该算法收敛的弱必要条件,并对实际遥感地形图像进行三维恢复的实验。通过与Pentland、TsaiShah以及Ulich等方法的比较,说明本文方法具有如下特点:(1)在边界条件未知的情况下,通过松弛迭代方法确实可以在一定程度上求得相应于图像的物体表面高度;(2)松弛因子在一定程度上控制并反映了表面高度的粗糙程度,并在一定意义上滤除了噪声。

基于RGBD信息和SFS融合的三维数字化方法

提出一种融合RGBD(red,green,blue and depth)信息和明暗恢复形状(SFS)的三维(3D)数字化方法。首先在室内自然光环境下使用Kinect深度相机获取被测物体表面的彩色图和深度图,其次对采集到的深度图进行双边滤波处理,并估计处理后深度图的表面法向量,然后建立光照模型并对其求解,最后构建全局代价函数,以完成对目标物体深度信息的优化求解。实验结果表明:该方法可以在室内自然光环境下较好地恢复出重建物体的细节信息。

SFS三维重构技术的发展现状与趋势研究

从明暗恢复形状(SFS)是计算机视觉中三维重构问题的关键技术之一,其原理是利用单幅图像的明暗变化来恢复物体表面的三维形状,应用领域十分广泛。介绍了近些年来SFS方法的发展现状,将SFS算法划分为四种类型:演化和偏微分方程(PDE)方法、最优化方法、局部化方法以及线性化方法。同时,分析了各种SFS算法的特点,并对SFS技术的进一步发展趋势进行了展望。

混合反射表面下SFS三维形貌重建方法研究

针对混合反射表面SFS重建方法中图像辐照度方程难以求解的问题,文中提出了基于Schlick模型的SFS三维形貌重建方法.在正交投影且光源与摄像机方向一致情况下,构建了基于Blinn反射模型的混合反射表面下图像明暗变化与物体三维形貌相对应的偏微分辐照度方程,使用Schlick模型代替原Blinn模型中的镜面反射成分,将辐照度方程转化为关于三维形貌梯度的二次方程,求解此方程可获得Eikonal类偏微分方程,利用一阶和高阶fast sweeping方法对上述方程的解进行了逼近.结果表明:一阶和高阶方法均能简便地求解混合反射表面下建立的SFS偏微分辐照度方程,后者比前者可获得更高的三维重建精度,高阶方法的高度MAE和RMSE误差比一阶方法降低了大约38%.

一种新的混合反射表面SFS三维形貌重构方法

提出了一种新颖的基于Newton法的SFS三维形貌重构方法;在摄像机遵循正交投影且与光源方向一致时,建立了基于Blinn-Phong反射模型的物体三维形貌与摄像机获取的图像灰度相匹配的辐照度方程,利用Newton法迭代逼近方程中关于三维形貌梯度函数的解,获得eikonal类偏微分方程,采用三阶WENO格式和sweeping策略求解;实验结果表明:提出的方法可以方便地求解混合反射表面下建立的SFS偏微分辐照度方程,与基于Schlick算法的方法相比,可获得更高的三维重构精度。

基于PSO智能优化的SFS三维重构算法研究

智能优化算法在优化计算、搜索和人工智能方面有着广泛的应用潜力。为了提高三维重构模型的逼真度,本文把智能优化算法中的PSO算法应用在SFS算法改进中,并应用基准测试函数对算法进行仿真比较,最后分析了算法的性能效率与收敛性。可以看出,优化后的SFS算法性能有了显著提高。

一种基于SFS方法的含高光表面三维重构系统

针对含高光表面三维形状重构的需求,设计了一种基于从明暗恢复形状(SFS)方法的三维重构系统。在正交投影条件下由CCD相机获取点光源照射下的物体表面图像,使用Ward反射模型描述含高光表面的反射特性,建立物体表面图像辐照度方程。系统软件将该方程转化为包含物体高度信息的H-J偏微分方程,并计算此偏微分方程的解,得到物体的高度函数,进而恢复出物体的表面形状。实验表明,该系统可以有效地重构含高光表面的三维形状。

使用SFS水溶液合成丁苯橡胶

通过SFS固体和SFS水溶液对SBR 15 0 2反应速率和橡胶的物理机械性能的对比试验发现 :使用吊白块 (SFS)水溶液具有配料时间短、还原彻底等优点 ,且不污染环境 。