概率模型下的SFS問題研究與實現(xiàn).pdf

1、基于單幅圖像明暗度的形狀恢復算法具有簡單快捷、應用范圍廣的優(yōu)勢，是表面重建技術研究的一個重點方向。對于實驗條件下的合成圖像，由圖像的成像過程反推其在三維空間中的坐標是一個病態(tài)問題。對于實際生活中采集的圖像，其成像光照環(huán)境復雜，物體表面反射率不均，依靠明暗度對物體三維形狀進行恢復會受到多種噪聲的干擾。論文針對實驗條件下的圖片和實際生活中采集的圖片分別設計了新的SFS算法，算法在恢復效果和穩(wěn)定性上取得了較好效果。
　　針對合成圖像，論

2、文在對基于傳播的SFS算法進行研究的基礎上，提出了一種改進的SFS傳播算法。為了克服傳播算法誤差較大的特點，論文使用了一種基于骨架的三維形狀從整體上來對待恢復目標進行約束，并使用高斯混合概率模型將約束條件應用于傳播算法。實驗結果表明論文提出的概率模型可以得到更加精確的表面重建結果。
　　針對實際圖像，由于物體表面的反射特性和圖像采集時的光源特性未知，表面重建工作具有一定難度。為了簡化問題，實驗選擇了互聯(lián)網上單張正面人臉圖片進行表面

3、重建。為了描述人臉基本形狀，實驗在概率的框架下使用了通用的參數模型“CANDIDE-3”來對SFS算法恢復的結果進行約束，并使用小波變換對所約束的高度信息在頻域上進行分解。實驗結果表明，論文提出的概率框架能較好修復線性SFS方法的重建誤差。
　　論文通過對合成圖像和實際圖像的表面重建，成功的將概率模型引入到基于單張圖像的表面重建工作當中。實驗表明，通過引入高斯混合模型和適當的先驗條件，可以極大的提高重建結果的精確度，解決了基于單張