基于SFS方法的三维重构及精度分析

• 作者: 曹芳 朱永康
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 明暗恢复形状 线性算法 改进算法 精度 计算效率
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 244-247
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3261字
• 语种: 中文

摘要

从明暗恢复形状(SFS)是计算机视觉中三维重构问题的研究热点和难点之一,目前已有算法存在两个问题:1)选择的反射模型不符合物体表面的反射特性;2)引入的约束条件和求解过程过于复杂,求解速度慢,效率低.对SFS算法进行了详细分析,引入了朗伯特光照反射模型,对物体表面做球形假设,然后对图像做近似微分运算以求出高度函数,实现了利用单幅灰度图像恢复物体表面三维形状并仿真的数据处理方法,同时对传统线性化SFS算法和所提算法进行了实验验证,对两种模型的重构精度和算法的执行效率进行了比较和分析.实验仿真结果表明,在保证一定精度的前提下,所提算法的执行效率比传统算法高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹芳		22	37	4.0	5.0
3	朱永康		4	16	2.0	4.0