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无精确训练样本的表面纹理光照方向判断及应用

作　者: 苏丽媛
导　师: 董军宇
学　校: 中国海洋大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 光照方向各向异性纹理 Active Basis Mojette变换光度立体
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 20次
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内容摘要

纹理是自然界物体表面的一种基本属性,在现实生活中,对纹理的视觉感知是人类认识世界的重要依据。由于三维表面纹理在不同光照条件、不同视觉角度下的表现不尽相同,对其内在纹理特征及与外在表现形式的研究就显得尤为重要。本文在总结和分析了国内外相关研究工作的基础上,针对各向异性纹理光照方向问题展开研究,设计出一种基于Mojette变换与Active Basis的光照方向倾角(光照向量在x-y平面上的投影向量与x轴的夹角,记为tilt角)的判断算法。对于一幅未知光照方向的各向异性纹理图像,我们首先通过Mojette变换提取图像中的纹理方向特征,利用特征比较算法,对训练纹理与测试纹理进行方向特征匹配,并将与测试样本具有相同方向特征的训练纹理图像组成的集合记为A;然后,利用改进后的Haar特征进行Active Basis建模,提取纹理图像的光照base模型;最后,将测试纹理与集合A中的纹理进行base直方图比较,通过直方图匹配算法,判断各向异性纹理的光照方向tilt角。本文基于两类纹理图像集合Data setⅠ、Ⅱ进行光照方向判断算法的性能检测。其中,在Data setⅠ中,训练集中含有与测试样本同类的纹理图像,而在Data setⅡ的训练集中不存在与测试样本同类的纹理图像。实验结果显示,当利用Mojette变换对单幅纹理图像进行方向特征提取时,其判断结果与肉眼观察基本一致。与此同时,通过将各向异性纹理图像的方向特征与光照特征相结合,能够有效提高光照方向tilt角的判断准确率,并且当训练集中无精确纹理样本时,本文算法仍可给出有效的判断。在文章的最后,我们对传统的光度立体三维重建算法进行了改进。通过引入物体绝对高度信息,优化积分路径,提高三维表面纹理的重建精度。随后,我们将光照方向判断方法应用于改进后的重建算法中,样本纹理的重建结果进一步验证了光照方向判断算法的有效性及实用性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
1 绪论  10-16
  1.1 课题研究背景  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
  1.3 本论文的主要研究内容  13-14
  1.4 论文主要创新点  14-16
2 背景知识  16-30
  2.1 三维表面纹理  16-20
    2.1.1 纹理方向性  16-17
    2.1.2 纹理图像数据采集  17-18
    2.1.3 朗伯模型  18-20
  2.2 Mojette 变换  20-22
  2.3 Active Basis 基本原理  22-28
    2.3.1 Gabor 滤波器  22-24
    2.3.2 Active Basis 的模型表示  24-27
    2.3.3 Shared Matching Pursuit 算法  27-28
  2.4 Haar 特征  28-30
3 基于Mojette 变换及Active Basis 的纹理光照方向判断  30-50
  3.1 各向异性纹理方向特征匹配  30-37
    3.1.1 基于Mojette 变换的纹理方向特征提取  31-36
    3.1.2 纹理方向特征匹配  36-37
  3.2 各向异性纹理光照特征提取  37-42
    3.2.1 改进后的Active Haar 特征  37-39
    3.2.2 基于改进后的Active Basis 纹理光照特征提取  39-42
  3.3 各向异性表面纹理光照方向判断  42
  3.4 实验结果  42-50
4 纹理光照方向判断在光度立体中的应用  50-61
  4.1 基于光度立体学的三维重建技术  50-55
    4.1.1 光度立体  50-53
    4.1.2 三维重建积分算法及结果  53-55
  4.2 基于激光三角法的光度立体三维重建技术  55-61
    4.2.1 激光三角法  55-57
    4.2.2 改进后的Floodfill 积分算法  57-58
    4.2.3 改进后的三维重建结果  58-61
5 总结与展望  61-62
参考文献  62-66
致谢  66-68
个人简历  68
硕士期间发表的学术论文  68

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