一种未知光源参数的明暗恢复形状方法

俞鸿波; 赵荣椿

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针对传统SFS(shape from shading)必须已知光源参数的缺陷,提出了一种新的使用神经网络恢复单幅未知光源参数环境中物体三维形状的方法.该算法利用前向神经网络的非线性映射能力,建立了物体表面形状和其对应的图像灰度值之间的非线性关系,所得权值可视为环境光源参数,由此得出反射图函数.基于该反射模型,物体表面高度值通过迭代的方法求得,并使用多分辨率分级实现SFS算法以减小算法复杂度.实验结果表明该算法对于无光源环境,能给出有效的恢复结果.相比传统算法,精度提高了约29%.

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来源
《西北工业大学学报》 |2005年第1期|75-78|共4页
作者
俞鸿波; 赵荣椿;
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作者单位

西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
反射模型; 变分法; 阴影恢复形状; 前向神经网络;

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