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摘要:
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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文献信息
篇名 一种未知光源参数的明暗恢复形状方法
来源期刊 西北工业大学学报 学科 工学
关键词 反射模型 变分法 阴影恢复形状 前向神经网络
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 75-78
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 2969字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2758.2005.01.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵荣椿 西北工业大学计算机学院 223 3302 29.0 44.0
2 俞鸿波 西北工业大学计算机学院 8 66 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
反射模型
变分法
阴影恢复形状
前向神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北工业大学学报
双月刊
1000-2758
61-1070/T
大16开
西安市友谊西路127号(西工大校园158号信箱)
52-182
1957
chi
出版文献量(篇)
3990
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导