基于灰度图像信息的三维形状重建

分析了现行的灰度图像重建三维表面的技术,讨论了影响表面重建精度的因素,并介绍了其关键技术以及发展趋势,从而形成一个基于图像信息的反向工程新方法.     

基于图像灰度信息的三维曲面测量方法应用

提出一种由图像灰度信息恢复三维形状的自由曲面测量方法,以自然方式提取物体表面的形状信息,实现了系统间的信息集成。介绍了一种适合于自由曲面测量的改进光照模型及其参数的确定方法,给出了基于改进光照模型的由单幅灰度图像和单目多幅灰度图像的曲面重构算法,并用数字相机拍摄的实际图像对算法进行验证-结果表明该测量方法有效可行。     

三维曲面重构技术

针对主动式光学三角法原理的线结构光三维视觉测量系统采集得到的大量散乱数据，研究了一种结合三角Bezier曲面造型和传统NURBS曲面造型技术的实用曲面重构算法，同时给出了多视图数据的曲面匹配算法。     

一种平面域中三维散乱点的曲面重构方法

针对已知一般平面域的一些三维散乱点数据,提出采用最小二乘法原理求出拟合曲面的系数,根据误差的需求利用切比雪夫逼近原理对拟合系数进行修正的方法,对三维散乱点数据进行拟合,并以叶片为例,利用CAD软件对拟合数据进行曲面重构.实验数据证明,该方法有效地提高了对三维散乱点的处理速度和拟合精度,在复杂曲面表示、加工等领域有广泛应用.     

基于二维高斯曲面拟合的图像灰度补偿算法

研究了基于CCD的带钢表面缺陷检测系统图像采集中出现的灰度失真问题,提出了在不改变系统硬件配置的基础上,根据主导退化因素采用二维高斯曲面为基本退化模型,同时兼顾其他没有明确数学模型的图像退化因素,根据图像灰度分布统计特性估计二维高斯曲面各参数以实现图像灰度补偿的软解决方法,实验结果表明,该算法有效地提高了图像质量,可以满足系统实时性及后续识别的要求．     

利用OpenGL实现三维物体形状检测可视化

针对三维物体形状检测数据,提出一种简单、可行的基于轮廓线的曲面重构算法,并在C Builder 6.0开发平台上,利用OpenGL(open graphic library)编程,实现了三维物体形状检测的快速可视化.     

基于HDevelop处理图像灰度分布不均匀

在图像处理中,针对光照不均匀图像字符的识别带来的困难,提出了基于HDevelop处理图像灰度不均匀方法,通过对图像进行背景拟合,以消除图像光照不均匀,并通过实验验证了该算法。实验结果证明了该图像处理方法对图像光照不均匀图片的有效性。     

一种由明暗恢复形状的改进变分算法

针对变分算法可能丢失表面细节信息的问题,提出了一种由明暗恢复形状的改进变分算法,使用接近实际的混合反射模型描述的反射图方程和图像梯度方程构造了新的目标泛函,由于图像梯度反映了二维图像的细节信息,新目标泛函比仅使用反射图方程的目标泛函蕴涵了更加丰富的三维形状细节信息.然后,使用变分原理求解该目标泛函,得到由明暗恢复形状的改进变分算法.所提出的算法比基本变分算法三维形状恢复的精度有显著提高.合成半球图像的实验表明,新算法在相同迭代次数时恢复三维形状的平均相对误差比基本变分算法减小了13.45%.实际复杂图像的.三维形状恢复结果表明,新算法在恢复表面三维细节时比基本变分算法更加准确.     

盲图像恢复算法研究

盲图像恢复是图像处理学中的重要领域,本文围绕这个方面对几种比较有代表性的图像恢复算法进行了细致深入的探讨,研究工作主要包括：介绍两种盲迭代恢复算法的原理、实现,EM恢复算法、PBD恢复算法以及两种算法的实现;介绍NAS-RIF恢复算法原理、实现,并对其恢复性能进行分析．     

三维激光切割加工中曲面法矢获取算法的研究

结合示教处理过程提出了一种新的法矢二次测量方法,通过算法来提高测得法矢的精度,然后再进行插补处理,这样可极大地提高所获取的被加工面法矢的精度,因而较好地保证了激光切割加工的质量。同时,为了更好地提高示教效率,对示教点的采集策略也进行了探讨。     

基于阴影恢复形状的织物表面形态研究

分析了一种新的由阴影恢复形状算法,并提出了实现算法的具体步骤和计算方法.对合成图像进行迭代计算,获得了较为准确的表面高度,并对实际织物图像验证了该算法的可行性.     

用SFS法进行三维表面重建的分析和实现

为适应快速产品开发的需要,基于阴影恢复形状技术,采用SFS方法,快速、准确地获取物体表面的三维几何信息,生成图云数据。通过适当的算法对数据进行处理,获得轮廓文件切片,重构了满足精度的三维CAD模型,从而简化了反求的步骤。通过实例证明了方法的可行性。     

Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of threedimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery. A new method that recovers threedimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction, which constructs a surface equation by the network, uses the reflectivity function as a constraint, continuonsly estimates the light source direction in the selflearning process of the network from the bright spots around the spread of the image, and eventually obtains a satisfactory surface equation. This method makes the resumption of surface good continuity and smoothness, and can recover the height value of each network point of the image and be automatically inserted in any point the among the network. It is suitable for the image of Lambert reflection model and the image of the Specular reflection model and the mixedreflex model.     

Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of three-dimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery. A new method that recovers three-dimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction, which constructs a surface equation by the network, uses the reflectivity function as a constraint, continuonsly estimates the light source direction in the self-learning process of the network from the bright spots around the spread of the image, and eventually obtains a satisfactory surface equation. This method makes the resumption of surface good continuity and smoothness, and can recover the height value of each network point of the image and be automatically inserted in any point the among the network. It is suitable for the image of Lambert reflection model and the image of the Specular reflection model and the mixed-reflex model.     

Study of a new method for three-dimensional restoration from single image

The aim of three-dimensional recovery technology from the image is to recover the relative height of each point on the surface from the light variations in the single image and carry out the recovery.A new method that recovers three-dimensional is presented object based on radius basis function for the image from the unknown light source direction,which constructs a surface equation by the network,uses the reflectivity function as a constraint,continuonsly estimates the light source direction in the self-le...     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

特殊数据的广义岭估计的迭代算法及其实现

提出了对自变量个数大于样本容量的特殊数据的广义岭估计的迭代算法,设计了2种Monte Carlo搜索岭脊方法;通过模拟研究说明了该算法简单、速度快,直观,适用于加权情况,同时第2种搜索岭脊法在估计系数、RSS和PRESS方面具有良好的表现。     

医学图像三维重建中的关键算法

本文主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法:特征数据点列的重采样算法与三角化算法.本文把Douglas-Peucker线性简化算法应用在特征边界的重采样上,数据的压缩比得到了明显的改善,也显著地提高了可视化处理速度.并使用一种简单的三角化算法,对重采样后的数据点列进行三角化,实现目标的三维重建.