基于光度立體的高質(zhì)量表面重建研究.pdf

1、場(chǎng)景表面的三維立體重建是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，其在產(chǎn)品質(zhì)量控制、工業(yè)測(cè)量、醫(yī)學(xué)診斷、文物的數(shù)字化保存、現(xiàn)場(chǎng)取證、數(shù)字娛樂(lè)以及虛擬現(xiàn)實(shí)等多種領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。在一些應(yīng)用領(lǐng)域，基于攝像機(jī)多視角幾何的方法往往不能精確重建場(chǎng)景表面的局部細(xì)節(jié)特征，使得最后輸出三維模型的真實(shí)感大大降低，不能夠滿足實(shí)際應(yīng)用要求。而基于光度立體的測(cè)量方案恰好能夠較好地表現(xiàn)重建物體的局部細(xì)節(jié)，極大地補(bǔ)充和完善了基于多視角幾何的方法，在研究領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注

2、。
　　自從Woodham第一次提出光度立體視覺(jué)的概念以及實(shí)現(xiàn)方法以來(lái)，由于其在三維場(chǎng)景細(xì)節(jié)重建方面的巨大潛力，三十年來(lái)一直保持著持續(xù)的關(guān)注度，相關(guān)學(xué)者在這些方面做出了許多有意義的研究與探索。本文在深入分析了近年來(lái)國(guó)際上光度立體視覺(jué)領(lǐng)域相關(guān)問(wèn)題的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了光度立體視覺(jué)中的光源參數(shù)標(biāo)定問(wèn)題、非朗伯表面法向估計(jì)問(wèn)題以及基于梯度場(chǎng)的表面重建問(wèn)題，通過(guò)對(duì)光度立體視覺(jué)中這三個(gè)關(guān)鍵步驟高精度算法的實(shí)現(xiàn)，保證了最后高質(zhì)量的光度立體三維重

3、建結(jié)果。本文的主要工作和創(chuàng)新之處在于:
　　(1)參考傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定算法，利用鏡面反射和理想漫反射中的幾何光度信息，提出了一種基于平面靶標(biāo)的光源標(biāo)定算法。區(qū)別于傳統(tǒng)基于球面的光源標(biāo)定算法，算法對(duì)標(biāo)定靶的要求比較低，僅僅利用常見(jiàn)的平面鏡，劃分出鏡面反射與漫反射區(qū)域，就可以方便地實(shí)現(xiàn)光源標(biāo)定。本文提出的光源標(biāo)定算法精度相對(duì)于傳統(tǒng)標(biāo)定算法提高了一個(gè)數(shù)量級(jí)，從而能夠保證后續(xù)光度立體視覺(jué)法向估計(jì)的精度。
　　(2)基于線性光源系統(tǒng)，利

4、用光度圖像之間的線性偏差，提出了一種非朗伯表面的法向估計(jì)算法。算法在線性光源結(jié)構(gòu)下，首先把高光檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成線性偏差的模式分類問(wèn)題。利用經(jīng)過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)訓(xùn)練或者模擬數(shù)據(jù)訓(xùn)練的分類器，可以較好地把高光像素從漫反射像素中進(jìn)行檢測(cè)，使得光度圖像中剩余的少量高光誤差呈現(xiàn)較為稀疏的分布。最后利用基于e1范數(shù)逼近的法向估計(jì)算法，能夠較好地校正稀疏分布的高光誤差，使得法向估計(jì)精度進(jìn)一步提高。
　　(3)借鑒模式識(shí)別中的核方法，提出了一種基于核化泊松

5、方程梯度重建算法。算法對(duì)傳統(tǒng)的基于泊松方程的梯度重建算法進(jìn)行核化改造，使得重建過(guò)程中每個(gè)像素的對(duì)應(yīng)曲面高度不僅與該點(diǎn)觀測(cè)到的梯度相關(guān)，并且與多個(gè)鄰域像素相關(guān)。通過(guò)對(duì)重建過(guò)程中邊界問(wèn)題的仔細(xì)考慮，保證重建曲面的邊界平滑，使得從具有高斯分布噪聲的梯度場(chǎng)數(shù)據(jù)能夠較好地重建目標(biāo)曲面。
　　(4)參考?jí)嚎s感知領(lǐng)域稀疏表達(dá)的思想，提出一種基于e1線性解碼的梯度重建算法。對(duì)于呈稀疏分布的梯度噪聲，算法利用e1線性解碼方法從受到污染的梯度數(shù)據(jù)到目