基于B樣條的BRDF多元擬合及數(shù)值分析.pdf

1、雙向反射分布函數(shù)(BRDF)是遙感應用,計算機圖形學等領域的重要工具。本課題系××國家重點實驗室研究項目的委托子項目,本文基于多元的BRDF實驗觀察數(shù)據(jù),進行了擬合研究及其數(shù)值分析。
　　 本文基于樣條基函數(shù)——B樣條基函數(shù)。首先運用最小二乘的原理,進行BRDF實驗數(shù)據(jù)曲線擬合與分析,曲線擬合實驗取得了理想的運行速度,并就其嚴重“過擬合”現(xiàn)象分析;進而,將最小二乘方法原理進一步應用于曲面BRDF擬合,但大量的多元實驗觀察數(shù)據(jù)使其

2、運行速度過慢。
　　 B樣條基函數(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)合——B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡,不僅保留了B樣條基函數(shù)導致的速度方面的改進,同時也繼承了神經(jīng)網(wǎng)絡精度方面的優(yōu)勢.文中選用修正速度最快的L-M算法進行權(quán)值的修正,并對其參數(shù)的初始值進行優(yōu)化改進,最后也通過仿真實驗證明了基于B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡的BRDF擬合算法在速度與精度方面較之之前算法的優(yōu)越之處。
　　 鑒于基于B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡的BRDF擬合算法在置信范圍方面的不足,應用以B樣條函數(shù)作為核函