基于神经网络的三维重建

从明暗恢复形状(shapefromshading,即SFS)是计算机视觉研究领域的一个热门话题。SFS利用图像中明暗变化与物体平面特征的对应关系来恢复物体表面特征。传统方法有估计光源方向,引入梯度光滑约束等方法,但传统的方法存在误差大,重建后物体表面过于光滑等问题,不适合表面起伏大的电镜图像的重建。本文提出以高度z连续作为约束条件,利用神经网络对单幅电镜图像进行重建的算法,并在实验中取得很好的重建效果。     

基于变换矩阵的三维重建算法研究

先对传统明暗恢复形状(Shape From Shading)算法进行简单分析,然后提出了一种改进的SFS算法.在图像亮度与反射图函数的差值采用雅可比迭代方法的基础上,改进变换矩阵,使其特征值包含三个平方项,减少了矩阵的结果无效的情形,并且提高了迭代的收敛速度.针对光照条件不好的图像,提出了一种先旋转坐标轴,后双向重建的算法.通过旋转坐标轴一定角度,改变光源方向,减少图像失真,然后双向重建的两幅图像通过加权平均法得到物体的三维重建图.最后,用Matlab编制相应程序,在计算机上进行仿真.实验结果表明,改进的SFS算法是有效的,能够克服传统SFS算法精度低的缺陷,提高了三维重建的稳定性和精确度,缩短了三维重建的时间.     

基于单张照片的三维人脸重建优化算法

传统人脸三维重建算法难以确定人脸形状,并且计算复杂。针对此问题,提出一种以水平集方法获取人脸轮廓并结合明暗恢复形状(SFS)算法重建三维模型的方法,该方法仅需单张正面人脸照片。首先采用主动形状模型确定人脸轮廓,将其作为水平集的初始演化曲线,分割出完整的人脸形状;然后对人脸区域进行灰度变换,求出灰度图像;最后通过SFS算法重建已知光照条件的人脸图像的三维模型,将该模型作为参考与灰度图像匹配,进而确定其光照条件和三维模型。实验结果表明,与基于网格模型的算法相比,该方法可快速地重建具有完整形状的人脸模型。     

SFS方法及其与立体视觉方法的集成方案综述

立体视觉(StereoVision)方法是目前利用图象数据获取物体三维信息的主要方法之一。但该方法在图象灰度变化较缓慢的区域,由于难以准确地进行图象间的象素配对,而严重影响了它的效果。利用从明暗重构物体三维表面形状(ShapefromShading,简称SFS)的方法与该方法相结合,是改善重构结果的主要途径之一。文章通过分析SFS问题本身的不适定性,揭示了目前几类主要的SFS算法在可靠性、稳定性、局限性以及实用性方面所存在的问题,并在此基础上,简要地介绍了四类SFS与立体视觉方法相结合的形式,说明了通过利用立体视觉为SFS补充辅助的信息来消除SFS问题的不适定性,并对过去SFS的实现方法进行有效的改进,它是提高集成系统准确性的关键。     

基于灰度图像的三维曲面重建系统设计

由二维图像重建三维模型是计算机科学中的一个研究热点。对该问题进行了深入研究,提出了一个基于ShapeFrom Shading(SFS,基于阴影恢复形状)方法进行曲面重建的方法。该方法从图像入手,采用图像处理技术对图像进行必要的处理,由图像的亮度进行曲面三维形状的重建,并利用OpenGL和Visual C 开发了一个三维曲面重建系统,可以由曲面的二维灰度图像方便地重建出其三维形状。该系统的设计对实现产品的快速开发具有重要的意义。     

2SFS方法及其与立体视觉方法的集成方案综述

立体视觉（Stereo Vision）方法是目前利用图象数据获取物体三维信息的主要方法之一。但该方法在图象灰度变化较缓慢的区域，由于难以准确地进行图象间的象素配对．而严重影响了它的效果。利用从明暗重构物体三维表面形状（Shape from Shading，简称SFS）的方法与该方法相结合，是改善重构结果的主要途径之一。文章通过分析SFS问题本身的不适定性，揭示了目前几类主要的SFS算法在可靠性、稳定性、局限性以及实用性方面所存在的问题，并在此基础上，简要地介绍了四类SFS与立体视觉方法相结合的形式．说明了通过利用立体视觉为SFS补充辅助的信息来消除SFS问题的不适定性，并对过去SFs的实现方法进行有效的改进．它是提高集成系统准确性的关键。     

基于SFS方法的三维重构及精度分析

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。     

三维表面重构过程参数的估计研究

在SFS(基于阴影的三维表面重构)各种算法中,都需要光源方向及曲面反射率。这些参数与图像的恢复效果息息相关。针对这些参数,也应运而生了各种各样的行之有效的方法。论文讨论了两种有效的算法,利用合成图像分别进行试验,并对其优缺点和运行效率进行比较,从而为进一步的SFS算法研究提供有价值的参考。     

基于灰度图像的三维曲面重建系统设计

由二维图像重建三维模型是计算机科学中的一个研究热点。对该问题进行了深入研究，提出了一个基于Shape From Shading（SFS，基于阴影恢复形状）方法进行曲面重建的方法。该方法从图像人手，采用图像处理技术对图像进行必要的处理，由图像的亮度进行曲面三维形状的重建，并利用OpenGL和Visual C＋＋开发了一个三维曲面重建系统，可以由曲面的二维灰度图像方便地重建出其三维形状。该系统的设计对实现产品的快速开发具有重要的意义。     

三维重建中曲面反照率值的估计与应用

从单幅图像获得物体的表面高度是计算机视觉中的一个重要研究领域,其中一种重要的方法就是从明暗恢复形状(ShapefromShading,简称SFS)。在SFS的各种不同算法中都需要曲面的反照率值,反照率值的估算是否准确直接影响了三维重建的效果。针对反照率值的估算,已经产生了很多有效的算法。文中讨论了三种反照率值的估计算法及其优缺点,并将局部反照率估计算法引入到三维重建中,解决了由全局反照率值重建的弊端。     

Real-time brain extraction method from cerebral MRI volume based on graphic processing units

In this paper, we proposed a method for accelerating brain extraction computations from cerebral MRI volume using compute unified device architecture (CUDA) based on multi-core graphic processing units (GPU). This algorithm is based on the well-known brain extraction method—Brain Extraction Tool (BET). In order to significantly reduce the computational time for real-time processing, the algorithm was performed in a parallel way by assigning one thread in GPU to calculate the new position of one vertex on the brain surface and all the vertices on the brain surface on one slice are processed in the same thread block, thus all the positions of the vertices on the brain’s surface can be updated in the same time. Experiments showed the computational time of this parallel method was less than one second and much less than that of normal BET. A slice-by-slice way was also used to improve the accuracy of our algorithm, and both the result and consuming time are desirable.     

一个利用法矢的散乱点三角剖分算法

曲面上散乱点的三角剖分在曲面重建中发挥着重要作用,借助于曲面上的法矢信息和三维Delaunay三角剖分算法,该文给出了一种新的散乱点三角剖分算法,输入一组散乱点以及所在曲面S在这些散乱点处的一致定向的法矢信息,该算法将产生一张插值散乱点的三角网格曲面M,并且曲面M可以近似地看成是曲面S的三角剖分,算法的主要步骤分为两步：首先通过曲面S的一致定向的法矢信息,在曲面S的同一侧添加辅助点,利用这些辅助点来剔除Delaunay三角剖分中产生的不需要的三角片;然后将剩余的三角片连接成一张完整的网格曲面,与基于中轴的三角剖分算法相比,该文算法需要更少和更简单的计算,与局部三角剖分算法相比,该文算法可以更有效地避免重建后的曲面产生自交,该文的算法可用于任意拓扑的光滑曲面重建。     

基于分形的从明暗恢复形状算法研究

从明暗恢复形状是计算机视觉领域中的经典病态问题，传统方法是通过引入光滑约束等条件来获得问题的解，但传统方法存在因过平滑而失真的缺点。针对传统方法恢复结果的局限性，提出了一种基于分形约束的从明暗恢复形状的新算法，该方法首先给出分形约束条件，之后结合反射图线性化与最小能量法来计算出曲面高度。该方法不仅克服了传统算法因基于光滑假设所造成的恢复结果过分平滑而失真的缺点，且不需要可积性的约束条件，也不需要对边界条件的假设，实验结果表明，该方法用于自然景物的三维表面重构，可获得比传统方法更好的恢复效果。     

混合有理Bézier曲面及其三维重建

文章将Bernstein基函数与有理Bernstein基函数相结合,构造了一类新型有理曲面-混合有理Bézier曲面;给出了该类曲面的生成方法并讨论了曲面的性质。另一方面,在一种基于Newton-Thiele型非线性方法的插值曲面的三维重建理论基础上,讨论了由离散点集重建混合有理Bézier曲面的问题,为图形图象处理等研究领域提供了新的算法理论。     

参数曲面的有限元网格化

基于推进波前法,本文提出了一种针对三维Trimmed参数曲面的有限元网格剖分方法,首先对曲面参数空间进行剖分,利用结点密度函数（与曲率有关）和生成内部结点的公式,使网格单元和结点能同时生成,然后把网格反映射到曲面上,从而实现参数曲面的三角形网格剖分。     

一种基于曲率匹配的抛物面回归算法的研究

本文提出一种匹配拟合曲面和已知长短轴的标准椭球曲率的匹配算法来修正拟合曲面方程,以改善拟合精度。该算法首先合理地选取反映被测小面形特性的特征点,用最小二乘法拟合出椭球方程,然后利用刚性曲面在空间旋转平移后曲率不变的特性,在给定长短轴且正置的椭球表面上搜索与拟合面形上的特征点的曲率相同的点,进而得到和测量小面形的高精度匹配。实际生产应用的结果表明该方法是十分有效的。     

基于GPU的非牛顿流体自由表面绘制方法

提出一种基于GPU的非牛顿流体自由表面绘制方法。首先,分析了非牛顿流体的物理模型,将流体的运动规律用合理的数学表达式进行描述;其次,针对非牛顿流体的特点设计了合理的可视模型,提出了流体运动及自由表面的绘制方法,并且设计了相应的GPU实现算法;最后的实验证明了算法在合理的时间内能完全逼真的对非牛顿流体的自由表面进行真实的再现。算法充分吸收了以往方法的优点,采用了合理的数学模型,并利用GPU的运算特性实现了非牛顿流体自由表面的绘制,在绘制效果和效率上较以往算法都有较大改进。     

基于有理函数的数据拟合方法

把有理函数引入离散数据拟合方法中,将有理函数与数据拟合的常用方法——最小二乘法相结合,给出了一种新型的数据拟合工具。文章详细讨论了该方法的算法理论和实施步骤,由于有理函数比多项式有更高的精度,该方法在提高拟合精度方面具有传统方法所不具备的优点。     

基于小波函数的数据拟合方法

本把小波函数引入离散数据拟合领域，将小波函数与数据拟合的常用方法－最小二乘法相结合，给出了一种新型的数据拟合工具，中详细讨论了该方法的处理论和实施步骤，由于小波函数具有良好的局部性质，该方法在提高似合精度方面具有传统方法不可替代的优点。     

橡胶密封件裂缝缺陷定位方法研究

为了实现在橡胶密封件表面缺陷的自动检测中快速有效地定位裂缝缺陷,根据密封件裂缝缺陷图像的特点,应用自适应阈值分割算法,结合改进的二值形态学并行细化算法,提出了一种橡胶密封件裂缝缺陷的定位方法。该方法可从复杂的密封件图像中分割出裂缝区域,并完成对裂缝缺陷的定位。实验表明,该方法获得的定位结果与实际裂缝位置相符,对于橡胶密封件表面缺陷检测与质量提高具有重要意义。