利用多尺度小波变换的光度立体快速三维表面重建算法
发布时间：2020-01-17 19:24
【摘要】：光度立体三维测量中,需要通过三维重建算法从二维梯度场重建三维表面深度.针对传统的三维重建算法如全局迭代优化算法,在高分辨率情况下耗时较长的问题,提出利用多尺度小波变换的光度立体快速三维表面重建算法.首先利用梯度场代替传统小波通道,实现多尺度Haar小波变换,得到一种改进的多尺度小波变换算法;然后将该算法应用于光度立体三维表面重建中,提高了三维重建的速度.实验结果表明:与传统算法时间复杂度均高于线性阶相比,文中算法的时间复杂度与梯度场分辨率成线性阶关系;该算法适用于从高分辨率梯度场重建三维表面,并具有误差较小、鲁棒性好的优点.
【图文】：
3Dre-constructionalgorithm,WR).实验发现,当梯度矩阵中存在误差和噪声时,WR算法鲁棒性较差,重建结果存在较大的局部误差.因此,本文对该算法进行改进,提出了一种改进算法——小波迭代优化三维表面重建算法(wav-elet3Diterativeoptimizationalgorithm,WO).实验表明,WO算法时间复杂度与分辨率呈线性阶关系,适用于对高分辨率图像进行三维重建;同时其误差小于传统算法,没有整体形状畸变,能够真实地再现三维曲面形状,对含噪声的样本图像有较强的鲁棒性.1光度立体三维测量原理1.1光度立体成像方案光度立体采集方案如图1所示,其中相机垂直置于被测物体上方;相机、光源、被测物位置均相对固定,世界坐标系为xwywzw,相机坐标系xyz.为方便计算,文中相机坐标系采用像素单位,运算均使用相机坐标系.图1光度立体成像方案光源采用方向性较好的平行光源,或远置的点光源,物体表面处入射光光强为Ei,(i=1,2,3).光源入射方向以单位向量表示为li=(lix,liy,liz).1.2光度立体三维测量算法光度立体三维测量算法的理论基础是朗伯理想漫反射模型.理想漫反射条件下,反射光光强I符合公式[5]IEln(1)其中,n=(nx,ny,nz)T,为相机坐标系中表面上某点处的单位法向量;ρ为感光系数.事先标定光源亮度Ei与感光系数ρi,使光源在相机中的感光亮度相等,即ρE=ρ1E1=ρ2E2=ρ3E3;则根据式(1)有方程组[6]112233IEIEIElnlnln(2)其中,I1,I2,I3分别为光源1,2,3单独照明下的图像亮度.设光源方向矩阵为111222333xyzxyzxyzlllllllllL,反射光强为I=(I1,I2,I3)T;则表面法向量
，
本文编号：2570719
【图文】：
3Dre-constructionalgorithm,WR).实验发现,当梯度矩阵中存在误差和噪声时,WR算法鲁棒性较差,重建结果存在较大的局部误差.因此,本文对该算法进行改进,提出了一种改进算法——小波迭代优化三维表面重建算法(wav-elet3Diterativeoptimizationalgorithm,WO).实验表明,WO算法时间复杂度与分辨率呈线性阶关系,适用于对高分辨率图像进行三维重建;同时其误差小于传统算法,没有整体形状畸变,能够真实地再现三维曲面形状,对含噪声的样本图像有较强的鲁棒性.1光度立体三维测量原理1.1光度立体成像方案光度立体采集方案如图1所示,其中相机垂直置于被测物体上方;相机、光源、被测物位置均相对固定,世界坐标系为xwywzw,相机坐标系xyz.为方便计算,文中相机坐标系采用像素单位,运算均使用相机坐标系.图1光度立体成像方案光源采用方向性较好的平行光源,或远置的点光源,物体表面处入射光光强为Ei,(i=1,2,3).光源入射方向以单位向量表示为li=(lix,liy,liz).1.2光度立体三维测量算法光度立体三维测量算法的理论基础是朗伯理想漫反射模型.理想漫反射条件下,反射光光强I符合公式[5]IEln(1)其中,n=(nx,ny,nz)T,为相机坐标系中表面上某点处的单位法向量;ρ为感光系数.事先标定光源亮度Ei与感光系数ρi,使光源在相机中的感光亮度相等,即ρE=ρ1E1=ρ2E2=ρ3E3;则根据式(1)有方程组[6]112233IEIEIElnlnln(2)其中,I1,I2,I3分别为光源1,2,3单独照明下的图像亮度.设光源方向矩阵为111222333xyzxyzxyzlllllllllL,反射光强为I=(I1,I2,I3)T;则表面法向量
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