本文關(guān)鍵詞：基于近場(chǎng)照明的光度立體視覺(jué)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：光度立體視覺(jué)算法(Photometric stereo,簡(jiǎn)稱(chēng)PS算法)是三維掃描技術(shù)中一種重要研究方法,同時(shí)也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的主要研究方向�；诠舛攘Ⅲw視覺(jué)算法的重建系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,成本低廉,可獲取高精度重建表面信息,為此受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛的關(guān)注與研究。物體表面光源信息及圖像亮度信息是影響光度立體視覺(jué)算法所得表面法向精度的重要因素。在結(jié)構(gòu)緊湊,光源工作空間有限的重建系統(tǒng)中,光線空間分布較為復(fù)雜,使得物體表面各點(diǎn)光源信息獲取變得十分困難。除此之外,用于求解表面法向的圖像信息通常為滿足某種光源模型假設(shè)的亮度分布,這與實(shí)際獲取的圖像亮度分布存在一定差距。以上因素導(dǎo)致求得的物體表面法向方向存在一定誤差。為實(shí)現(xiàn)在近場(chǎng)光源照明條件下得到接近真實(shí)表面深度信息的重建結(jié)果,本文對(duì)光源信息獲取及圖像亮度校正過(guò)程進(jìn)行了深入而細(xì)致地研究,提出了一系列有效的創(chuàng)新與改進(jìn)算法。 本文首先對(duì)光度立體視覺(jué)算法的研究?jī)?nèi)容,研究趨勢(shì)以及成果和應(yīng)用進(jìn)行了詳解介紹。并針對(duì)當(dāng)前研究的難點(diǎn)問(wèn)題,確定了本文主要研究?jī)?nèi)容。 本文詳細(xì)論述了光度立體視覺(jué)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,作為驗(yàn)證算法的軟件及硬件平臺(tái)基礎(chǔ),對(duì)重建系統(tǒng)及標(biāo)定過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)描述。 在光度立體視覺(jué)算法中,光照模型不僅用于求解法向信息,同時(shí)可用于光源信息標(biāo)定,光照模型對(duì)物體表面特性描述的準(zhǔn)確程度,對(duì)光源信息標(biāo)定精度有著十分重要的影響。為此,本文基于光度學(xué)及輻射度學(xué)概念推導(dǎo)得出了一般性光照模型,結(jié)合光源光學(xué)和結(jié)構(gòu)特性提出了基于光源特性的雙朗伯光照模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明,所提模型較朗伯模型更接近真實(shí)物體表面反射特性。 本文稱(chēng)將光源抽象為具有某種形狀幾何體的泛光源的標(biāo)定算法為理想光源標(biāo)定。理想光源根據(jù)位置和形狀的不同,主要分為無(wú)窮遠(yuǎn)點(diǎn)光源,近點(diǎn)光源及面光源。針對(duì)近場(chǎng)照明系統(tǒng)應(yīng)用,本文比較了不同光源模型對(duì)重建結(jié)果的影響,為選取合適的光源模型提供了理論與實(shí)驗(yàn)依據(jù)。對(duì)現(xiàn)有基于面光源的光度立體視覺(jué)算法進(jìn)行了擴(kuò)展,實(shí)現(xiàn)了基于任意形狀面光源的重建算法。 現(xiàn)有的理想近點(diǎn)光源標(biāo)定方法單純依賴光線空間幾何關(guān)系或既定的光照模型,忽略了特定光源發(fā)光特性的影響,導(dǎo)致配置在同一位置的不同特性光源的標(biāo)定結(jié)果有所差別。為此,基于雙朗伯光照模型,本文提出了三種基于光源特性的標(biāo)定算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提算法與現(xiàn)有算法相比,所獲光源信息更加準(zhǔn)確,并可有效改善重建結(jié)果。 光源標(biāo)定過(guò)程通常較為復(fù)雜,尤其對(duì)于利用圖像信息的模型擬合算法而言,標(biāo)定過(guò)程往往需要反復(fù)迭代優(yōu)化,這使得整個(gè)標(biāo)定過(guò)程變得十分耗時(shí)。另外,在標(biāo)定過(guò)程中由于各種因素的干擾,標(biāo)定結(jié)果常具有不確定性。針對(duì)以上情況,本文提出了基于近點(diǎn)光源的快速標(biāo)定算法,僅利用光源所對(duì)應(yīng)的單一圖像即可完成光源位置的快速準(zhǔn)確估計(jì)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,該算法既可實(shí)現(xiàn)光源標(biāo)定過(guò)程的實(shí)時(shí)性,同時(shí)又具備較高的標(biāo)定精度。 由于光源制造工藝誤差,光學(xué)器件安裝、控制環(huán)節(jié)偏差,光學(xué)材料光譜響應(yīng)變化,以及光源篩選過(guò)程隨意性,導(dǎo)致重建系統(tǒng)中各光源強(qiáng)度空間分布存在一定差別,導(dǎo)致圖像亮度分布不一致,最終影響了重建結(jié)果的精度�，F(xiàn)有光源強(qiáng)度校正算法大都針對(duì)平行光線模型假設(shè),而對(duì)近點(diǎn)光源模型下的校正問(wèn)題研究甚少,鑒于該種情況,本文提出了基于近點(diǎn)光源的強(qiáng)度補(bǔ)償算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像亮度信息的校正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法可有效補(bǔ)償光源強(qiáng)度,改善重建結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：三維掃描 光度立體視覺(jué) 光源標(biāo)定 近場(chǎng)光源 光照模型 表面法向量
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 本文使用的英文縮寫(xiě)與中英文對(duì)照表12-13
• 1 緒論13-28
• 1.1 研究背景13-17
• 1.2 研究現(xiàn)狀和進(jìn)展17-24
• 1.3 研究的困難和挑戰(zhàn)24-26
• 1.4 論文課題來(lái)源與內(nèi)容安排26-28
• 2 光度立體視覺(jué)算法原理及重建系統(tǒng)28-54
• 2.1 引言28-29
• 2.2 光度立體視覺(jué)算法原理29-35
• 2.3 基于PS算法的重建系統(tǒng)35-41
• 2.4 三維重建系統(tǒng)標(biāo)定41-51
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-53
• 2.6 小結(jié)53-54
• 3 基于光源特性的雙朗伯光照模型54-71
• 3.1 引言54-55
• 3.2 輻射度和光度學(xué)基礎(chǔ)55-57
• 3.3 理想光照模型57-61
• 3.4 基于光源特性的雙朗伯光照模型61-66
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果66-70
• 3.6 小結(jié)70-71
• 4 基于理想光源假設(shè)的光源信息標(biāo)定71-93
• 4.1 引言71-72
• 4.2 光源標(biāo)定算法綜述72-73
• 4.3 無(wú)窮遠(yuǎn)點(diǎn)光源標(biāo)定算法73-75
• 4.4 近場(chǎng)光源標(biāo)定算法75-87
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果87-92
• 4.6 小結(jié)92-93
• 5 基于光源特性的光源信息標(biāo)定93-123
• 5.1 引言93
• 5.2 基于光源特性的標(biāo)定算法93-110
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果110-121
• 5.4 小結(jié)121-123
• 6 基于近點(diǎn)光源的光源強(qiáng)度校正算法123-134
• 6.1 引言123-124
• 6.2 光源強(qiáng)度校正算法124-128
• 6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果128-133
• 6.4 小結(jié)133-134
• 7 全文總結(jié)與研究展望134-137
• 7.1 全文總結(jié)134-136
• 7.2 研究展望136-137
• 致謝137-139
• 參考文獻(xiàn)139-150
• 附錄1 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的主要論文150-151
• 附錄2 公開(kāi)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與博士學(xué)位論文之間的關(guān)系151

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