三維重建技術一直是制約三維人臉識別技術發(fā)展的一大阻力。在眾多三維重建技術中,光度立體技術因其具有重建精度高、重建成本較低、操作簡單等特點,深受人們的喜愛。傳統(tǒng)的光度立體技術使用的是平行光,由于平行光的限制,使得傳統(tǒng)的光度立體技術的應用范圍非常小。因此,為了使光度立體技術能夠應用于更廣泛的領域,本課題使用點光源、線光源代替平行光進行光度立體三維重建的研究。本課題深入分析了點光源的發(fā)光模型,發(fā)現(xiàn)通用的led點光源是各向異性光源,它的發(fā)光強度不僅隨距離而衰減,還會隨發(fā)光角度而衰減。通過實驗結果可知,把點光源按照它真實發(fā)光模型處理的重建結果的精度,明顯高于把點光源當作理想點光源處理的重建結果的精度。重建過程中需要標定光源方向,傳統(tǒng)的標定方法需要放置參照物,本課題提出了激光標定法,實現(xiàn)了點光源方向的自動標定。為了提高重建結果的精度,本課題提出將迭代算法和陰影處理算法用于三維重建。對于直徑為40mm的半球面,本課題提出的點光源光度立體技術的最高重建精度為0.63mm。點光源處于不同位置時圖像噪聲對重建結果影響不同,因此本課題還分析了點光源的最佳位置應該滿足的約束條件,當點光源處于最佳位置時圖像噪聲... 

【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

生物特征識別的應用領域如何獲得準確的三維人臉數(shù)據(jù)一直是制約三維人臉識別技術發(fā)展的一大因素

東南大學碩士學位論文8圖2-1點光源照射余弦反射體根據(jù)式（2.4）可知，點光源L照射到面元ds上的照度為：=（2.7）其中，dΦ為點光源L發(fā)送面元ds上的光通量，ds為面元ds的面積。根據(jù)式（2.3）可知點光源沿某一方向的單位立體角內發(fā)射的光通量為：=（2.8）=2（2.9）=2（2.10）其中，dΩ中為點光源L沿光源方向的單位立體角,ds為面元ds的面積，θ為方向與法線方向的夾角。將式（2.10）代入式（2.7）得：=2=2（2.11）根據(jù)式（2.11）可知點光源照射到面元ds的照度為E，它只與點光源的光強I、光源方向與物體表面法線方向夾角的余弦值以及點光源與物體表面的距離有關。面元ds接收到點光源L傳輸過來的光能量E后，面元ds會向各個方向幅射光能量。面元ds向各個方向輻射的總能量的大小與點光源傳輸過來的總能量E成正比，而它向每個方向輻射能量的大小與面元ds的反射特性有關。由于物體表面是余弦反射體，根據(jù)余弦反射體的特性可知，面元ds向各個方向的輻射亮度都一樣。所以，相機V接收到面元ds反射過來光能量與面元ds的反射情況無關，只與面元ds接收到點光源L傳輸過來的光能量E有關。然后相機將接收到的光能量按照一定的比例轉化為圖像上對應像素點的灰度值。按照式（2.11）可知光能量E（或照度E）只與點光源的光強I、光源方向與面元ds法線方向的夾角的余弦值以及點光源與面元ds的距離有關。也就是，圖像P上與面元ds對應的像素點的灰度值只與點光源的光強I、光源方向與面元ds法線方向的夾角的余弦值以及點光源與面元ds的距離有關。這樣式（2.11）就可以表示為,點光源照射余弦反射體時，余弦反射體所成的圖像上的灰度信息與光源信息、物體表面法向之間的關系。2、平行光照射余弦反射體平行光是一種特殊的光，它?

第二章光度立體技術的基本原理9而平行光只會沿某一特定方向進行傳播；點光源發(fā)出的光的光強會隨距離而衰減，而理想的平行光的光強不會隨距離而衰減。圖2-2表示的是，一束平行光單獨照射余弦反射體時，相機對該余弦反射體進行成像的示意圖。其中，平行光的光強度為I，平行光的光源方向為；物體表面是余弦反射體，面元ds是物體表面的一個面元，面元ds的法線方向為；法線方向與光源方向的夾角為θ；相機V的感光元件接收到物體表面反射過來的光，然后對物體表面進行成像，所成的圖像為P，面元ds在圖像P上對應的像素點為（x,y）。圖2-2平行光照射余弦反射體平行光照射到面元ds的照度為：==（2.12）由于物體表面是余弦反射體，余弦反射體向各個方向反射的光能量都相同，所以相機最后接收到面元ds反射過來的光能量只與平行光照射到面元ds的照度E有關。這樣式（2.12）就可以表示為,平行光照射余弦反射體時，余弦反射體所成的圖像上的灰度信息與光源信息、物體表面法向之間的關系。2.2陰影恢復形狀光度立體技術就是根據(jù)圖像上的灰度信息與光源信息、物體表面法向之間的關系，求出物體表面的梯度信息，最后再根據(jù)梯度信息計算出物體表面的三維信息。而光度立體技術是在陰影恢復形狀（SFS）算法[17]的基礎上發(fā)展過來的，因此為了更加深刻的研究光度立體技術，就需要了解一下陰影恢復形狀（SFS）算法。Horn等學者首先根據(jù)圖像上的灰度信息與光源信息、物體表面法向之間的關系提出了陰影恢復形狀（SFS）算法。傳統(tǒng)的陰影恢復形狀算法，假設光源為等光強的平行光或可近似為等光強平行光的無限遠點光源；物體表面為余弦反射體；相機利用正交投影進行成像。根據(jù)余弦反射體的成像模型可知，平行光照射余弦反射體時，圖像上某一像素點的灰度信息可以表

【參考文獻】：
期刊論文
[1]探討生物特征識別在身份認證的應用安全[J]. 田青,宋建彬.  中國信息安全. 2019(02)
[2]基于視覺的三維重建關鍵技術研究綜述[J]. 鄭太雄,黃帥,李永福,馮明馳.  自動化學報. 2020(04)
[3]深度置信網(wǎng)絡模型及應用研究綜述[J]. 劉方園,王水花,張煜東.  計算機工程與應用. 2018(01)
[4]生物特征識別技術發(fā)展與應用綜述[J]. 盧世軍.  計算機安全. 2013(01)
[5]灰度圖像三維重構技術研究綜述[J]. 孫林麗,李言,鄭建明.  西安郵電學院學報. 2011(06)
[6]SFS方法及其與立體視覺方法的集成方案綜述[J]. 須明,趙榮椿.  計算機工程與應用. 2006(08)
[7]從明暗恢復形狀（SFS）的幾類典型算法分析與評價[J]. 廖熠,趙榮椿.  中國圖象圖形學報. 2001(10)

博士論文
[1]基于近場照明的光度立體視覺算法研究[D]. 謝利民.華中科技大學 2015
[2]基于光度立體的高質量表面重建研究[D]. 程岳.浙江大學 2013

碩士論文
[1]基于近場非標準點光源的光度學三維重建問題研究[D]. 聶穎.中國科學院深圳先進技術研究院 2016
[2]融合深度信息的多光譜光度立體三維重建及其在水下的應用[D]. 楊潔.中國海洋大學 2015
[3]基于深度學習的人臉識別研究[D]. 林妙真.大連理工大學 2013
[4]基于光度立體法的三維重建技術的研究與實現(xiàn)[D]. 林慕清.東北大學 2010
[5]基于光度立體算法的圖像建模系統(tǒng)的設計及實現(xiàn)[D]. 張屹凌.浙江大學 2006
[6]基于光度立體圖像的3D模型重建算法研究[D]. 張軍.西北工業(yè)大學 2004



本文編號：3513460