基于明暗恢复形状的目标物体深度信息提取算法设计

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基于单幅图像明暗恢复形状算法设计

ｍｅｓｏｆｕｆｃｓｆｕｄｔｒｕｈｔｅｒｌｔｎｈｐｈｎｉｒｃｓｉｌ，ｃｅｒａｄｖｒａｔａｄｔｅｒｓｌｆｉｌａｎｉｎｏｒａｅｉｏｎｈｏｇｈｅａｉｓｉ．Ｔｅｅｔｅｐｏｅｓｉｓｍｐｅｌａ，ｎｅｙｆｓ，ｎｈｕｔｏｍｕ－ｓｏｒｓｅｓｓ
三维信息，必须首先恢复以上５个条件，仅仅对于单幅图像而言是很困难的，现在从人眼视觉的角度来进行恢复。 ’
本文是在没有估算光源位置的条件下，接从寻直求亮度和缺失的第三维信息之间的关系的角度考虑．根据图像的明暗信息来恢复物体形状。
关键词：明暗恢复形状；ｈｎＰｏｅ光照模型；图像转换
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４
文献标识码：Ａ
ｄｉ０３６／．ｓ．０６２７．０００．１ｏ：１．９９ｊｉｎ１０－５２１．６０７ｓ４
ＤｅｉｎｏＦＳＡｌｏｉｈｍｓｄｏｉｌｍａｅｓｇｆＳｇｒｔＢａｅｎＳｎｇｅＩｇ
ＱＵＫｉｉＩａ－ｎｊ
（ｏｅｅｏＥｅｔｎｃｎｆｒａｏｎｉｅｎ，ａｔｈａＩｓｔｅｏＴｃｎｌｙｕｈｕ３４０，ｈｎ）ＣｌｇｆｌｒｉｓｄＩｏｍｔｎＥｇｅｒｇＥｓＣｉｔｕｆｅｈｏｇ，Ｆｚｏ４００Ｃｉａｌｃｏａｎｉｎｉｎｎｉｔｏ

从明暗恢复形状(SFS)的算法设计与精度分析

ｔｅｈｅｏｅｅｇｔａｕｎｅｌｖｌｅａｅ７０ｍｍｎ１ｍｍ．ＦｕｆｖｒｇｒｏａｕＳｌｓｗｅｎｔｅｒｃｖｒｈｉｈｌｅａｄｒａａｕｒ．ｙｖａｄ０．ｏｒｆｈａｅａｅｅｒｖｌｅｉｅｓｉｔ
方法对人造花瓶二维图像的恢复结果进行精度分析，到恢复高度与真实高度平均误差的最大值和最得小值分别为７０ｍ和０１ｍ且８％的平均误差小于２ｍ实例证明文中方法处理速度快，度高，．ｍ．ｍ，０ｍ，精
ＤｌｎＵｉｒｔｅｈｌｙＰａｉｎｅｓｙｏＴｃｎｏ，．Ｒ，Ｄｌｎ１６２，Ｃｉａａｖｉｆｏｇａｉ１０４ｈｎ）ａ
ＡｂｔａｔＳａｅｆｍｓａｉ（Ｆ）ｉｔｅｃｔａｔｃｎｑｅｔ３ｈｐｃｖｒｏｐｔｒｉｏ．Ａａｏｓｒｃ：ｈｐｏｈｄｇＳＳｓｈｒｉｌｅｈｉｕＤｓａｅｅｏｅｙｉｃｍｕｅｓｎｌ — ｒｎｉｃｏｒｎｖｉｇ
朴磊，李剑中，冯刚（密与特种加工教育部重点实验室，精大连理工实验室，辽宁大连１６２）０４１
摘要：从明暗恢复形状（ｈｐｏａｉ，ｓａｅｒｓｄｇ简称ＳＳ是计算机视觉中三维形貌恢复问题的关键技术。ｆｍｈｎＦ）设计了基于单幅图像恢复三维形貌的算法，其核心思想是根据单幅图像的灰度信息进行亮度分析和转换，利用倾角和偏角计算表面点法矢，进而得到表面点高度值。采用全面像素误差和平均误差两种评价

一种含有镜面反射的由明暗恢复形状(shape-from-shading)快速代数算法

一种含有镜面反射的由明暗恢复形状(shape-from-shading)快速代数算法
！
近年来，大量研究人员都着重基于图像中光线反射原理，利用自动内容识别技术，围绕从明暗计算图像形状（即形状-从-阴影，shape-from-shading）开展了大量工作。

最近，研究人员推出了一种含有镜面反射的shape-from-shading快速代数算法，可以更有效地用于分析和恢复高度复杂的形状和表面纹理结构。

该技术处理图像形状从明暗恢复(shape-from-shading)技术，该技术是由Sederberg(Sederberg et al.，1994)开发的。

该技术基于视觉结构分析原理，首先定义一个具有理论的光照模型，其中考虑到物体表面的平坦性、物体的表面属性等。

据此，利用投影原理计算形状和光照场景之间的关系，将灰度图的灰度值恢复和图像形状的恢复问题形式化为约束最优化问题，通过高效的算法可以快速解决问题。

在这项工作中，研究人员考虑到光线反射和折射，对表面形状恢复问题进行了改进和优化，提出了一种含有镜面反射的shape-from-shading快速代数算法。

特别是，与传统算法不同，该技术提出了一种利用镜面反射约束信息的半解析算法，它从粗到精搜索最佳解，能有效避免模糊和噪声的干扰，达到优秀的实际性能。

今天，该新算法不仅可以有效分析和恢复高度复杂的形状和表面结构，而且还可以应用于自动图像内容的提取，从而为图像处理和内容识别应用提供了更有效的便利。

因此，随着科技的进步，这种始终依靠光照模型优化算法的新型shape-from-shading算法可能会改变我们对自动形状分析和内容提取方面的认知。

基于明暗恢复法的三维重建算法分析

ｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｏｆＳＦＳ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｈａｐｅｆｒｏｍｓｈａｄｉｎｇ，３Ｄｓｕｒｆａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｍｏｄｅｌ
１引言
明暗恢复形状法是计算机视觉领域的热门问题。明暗恢复形状法（ｓｈａｐｅｆｒｏｍｓｈａｄｉｎｇ）是指利用物体单幅图像的灰度信息，并根据对物体的局部或整体形状的约束条件，来获取其表面三维形状。最早的ＳＦＳ问题是由Ｈｏｒｎ提出的．Ｈｏｒｎ把它描述为一阶非线性偏微分方程的边值问题。把表面深度和梯度看成是独立的变量．采用特征法求解。为了把深度和表面梯度联系起来。使梯度对应于具有物理意义的表面，Ｆｒａｎｋｏｔ等引入了可积性限制；为了消除问题的变态性，Ｈｏｒｎ和Ｂｒｏｏｋｓ后来引入了光滑性限制，把问题描述成泛函极值问题，用变分原理导出相应的欧拉方程，再通过有限差分迭代求解。这样。形成了ＳＦＳ问题的基本求
Ｖ（ｚ，Ｐ，口）＝
ＳＦＳ问题的基本模型
对实际图像而言，其表面亮度受到了诸多因素的影响，如光源，物体表面材质和形状，以及摄像机（或观察者）的位置和参数等。为简化问题，传统的ＳＦＳ做了如下假设：（１）光源为无限远处点光源；（２）反射模型为朗伯体表面反射模型；（３）成像关系为正交投影。基于以上假设。物体表面亮度可以表示为：
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｈａｐｅｆｒｏｍｏｆｔｈｅ
ｓｈａｄｉｎｇ（ＳＦＳ）ｉｓ
ａｌｌ
ｏｎｅ
ｏｆｔｈｅｃｒｉｔｉｃａｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ
ｏｎｅ
ｔｏ
ｓｈａｐｅｒｅｃｏｖｅｒｙ
ｉｎ
ｃｏｍｐｕｔｅｒ
ｖｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｏｂｔａｉｎｓ３－Ｄｓｈａｐｅ

从明暗恢复形状方法的原理分析及常用解法综述

从明暗恢复形状方法的原理分析及常用解法综述作者：朱良勇,苏红旗,杨彬,晏磊来源：《中国科技博览》2013年第27期摘要：从明暗恢复形状（Shape from shading，简称SFS）是计算机视觉中三维形貌恢复问题的关键技术。

设计了基于单幅图像恢复三维形貌的算法，其核心思想是根据单幅图像的灰度信息进行亮度分析和转换，利用倾角和偏角计算表面点法矢，进而得到表面点高度值。

文章通过对SFS 基本原理的分析和几种常见的解法的简述与性能评价，说明了SFS 算法还需要在现有的研究基础上，对过去的SFS 算法的实现方法进行有效的改进，进一步提高SFS 算法的实用性。

关键词：图像处理；从明暗恢复形状；辐照量；辐射量中图分类号：TP391Review： on Principle Analysis and Typical Algorithms of Shape from ShadingZhu Liangyong1， Su Hongqi1， Yang bin2， Yan lei2（1. University of Mining & Technology， Beijing 100083； 2. Beijing Key Lab of Spatial Information Integration and Its 3S Applications， Peking University， Beijing 100871）Abstract： Shape from shading（SFS） is the critical technique to 3D shape recovery in computer v -ision. A algorithms of 3D shape recovery based on single image is developed. The key technique is to make use of shading value to process lum inance analysis and conversion， thus to calculate the surface normal by slant and tilt， finally to get the height value. In this paper， the basic principle of SFS is analyzed， and the solution of four typical algorithms is described in simple terms， and the performance is evaluated. It is illustrated that， it could not only make it possible to overcome the basis of past research， improve the method of algorithms of SFS， but also benefit the performance of the algorithms of SFS.Key words： Mage Processing； Shape from shading； Radiation exposure； The amount of radiation0 引言明暗恢复形状（shape from shading，SFS）技术是计算机视觉领域中三维形貌恢复（3D shape recovery）的一个热点问题[1]，是进行图像理解和三维目标识别的关键技术之一，具有良好的应用前景。

明暗恢复形状技术研究进展

川首先提出的，的其目是利用单幅或多幅图像
中物体表面的明暗变化来恢复其表面各点的相对高度或表面梯度等参数，是计算机视觉中三维数据被动获取的重要手段之一从光学原理上来讲，S 过程是成像的逆向过 SF 程，物体的成像受到物体表面的物理性质影响，传统
收稿日期:2( 巧一一 X 6 9 0 2
基金项目: 内蒙古自治区自然科学基金项目洲 82 8 4) (2侧旧 0 1
模型工〕有的sF 算法基本上都假设 ’ .现场 s 所研究的
作者简介 :胡志勇( 19 1一) ，内蒙古自 6 男，治区呼和浩特市人，内蒙古工业大学教授，主要研究向:计算机辅助设计、三维重建.
通讯作者: 梁发周( 19 5一) ，安徽省肥东县人， 7 男，内蒙古工业大学硕士研究生，主要研究向:计算机辅助设计、三维重建.
第3期
胡志勇等: 明暗恢复形状技术研究进展
对象为光滑表面，即物体表面高度函数是 CZ( 或至少为口)连续的，这种假设实际上是通过建立物体
光滑表面模型对其表面形状进行约束. 将上述物体
h a C z ( 加t. o 翔 ch. E嗯. ， f r e 爪配; 对召必乙认 o T ch. ， e从 t 01( 51， il ) d刀01 h止 f e 角功 z e X o )
Abstract :Wit t e minimiza ion met o s f e 呷le， h h t hd o x r a devel叩m nt o the SF ( shape f m sha ing) in e f S ’ o r d
I
SFS 数学模型
根据建立的正则化模型的不同，明暗恢复形状技术常用的算法可分为4 类，即最小化方法、演化方

基于生成模型的图像隐藏信息提取与恢复

基于生成模型的图像隐藏信息提取与恢复生成模型是一种能够通过学习数据的分布特征来生成新样本的模型。

在计算机视觉领域中，生成模型在图像生成、图像修复和图像隐藏信息提取等任务中展现出了巨大的潜力。

特别是在图像隐藏信息提取与恢复任务中，生成模型能够通过学习隐藏信息与原始图像之间的潜在关系，从噪声污染的图像中恢复出原始信息。

本文将介绍基于生成模型的图像隐藏信息提取与恢复方法，并深入探讨其原理和应用。

首先，我们将介绍生成模型在计算机视觉领域中的应用背景。

近年来，深度学习技术的快速发展为计算机视觉任务带来了巨大突破。

其中，基于生成模型的方法成为了研究热点之一。

传统上，在计算机视觉任务中，我们通常关注于从给定数据中提取特征或者进行分类等任务。

然而，在某些场景下，我们更希望能够通过给定数据去学习其分布规律，并能够从该分布规律下进行样本生成或者修复等操作。

接着，我们将详细介绍基于生成模型进行图像隐藏信息提取与恢复的方法。

在图像隐藏信息提取任务中，我们希望能够从噪声污染的图像中提取出隐藏的信息。

生成模型能够通过学习原始图像与隐藏信息之间的关系，从噪声污染的图像中恢复出原始信息。

其中，常用的生成模型包括自编码器、变分自编码器和生成对抗网络等。

这些模型通过学习数据分布特征和潜在变量之间的关系，能够在保持数据特征完整性的同时恢复出隐藏信息。

在实际应用中，基于生成模型进行图像隐藏信息提取与恢复任务面临着一些挑战。

首先是噪声处理问题。

由于噪声对于隐藏信息提取和恢复任务具有干扰作用，我们需要设计有效的噪声处理方法来降低噪声对结果造成的影响。

其次是数据量问题。

由于生成模型需要大量样本进行训练，因此需要有足够多且质量高的样本来训练模型以获得更好性能。

此外，我们还将介绍一些基于生成模型进行图像隐藏信息提取与恢复任务应用实例。

例如，在数字水印领域中，基于生成模型可以从包含水印的图像中提取出水印信息，以实现版权保护和信息追踪等功能。

在图像修复领域中，基于生成模型可以从损坏的图像中恢复出原始图像的细节信息，以提高图像质量和视觉效果。

基于计算机视觉的深度信息提取技术的研究

示了谢意。
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本人完全了解沈阳工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论
悦ｓｍｔｉｐｉ．而５旧，ｏｙｃｗｔａｈｇｎＩｃｎｏｉｎｓ，ｙ加ｔ川ａｅｎ
也阴比ｆｃ能ｓｎｅｅ，ｕａｅ‘ｒ山ｖｉｔｏｍｃｎ．渡ｕ３．肚ｏｏｐｄｓｂｔｓ．ｕｅｅｄｆａｈｇＲｂｌＤｒｏｎｃｌｏｌｙａｉｔｉｌｄ
ｈｈｏｌｉｓ ” 氏．嗯ｆｄ侧Ｓｄａｌ朗ｈｖｄｐｉｒｔｎＡｔｅ，ｈｏｔｅＤ爬ｃｎｔｄｏ肚ｅｒｓ，ａ出ｄｉｅｅｔ刊而ａｏ．ｓ儿ｕｆ３ｏｉｅｔｅｈｏｉ
翻３ｏｅｏｔｔｇｉｓｌ刃ｉｃｍｕｔｕｏ０ｐ团口ｌＤｍｌｈａｅｓＰａｎｏｐｔｈｇ沐ｎＬｒ划ｍｎｄｆｅｒｔｄ ” ｉｒｏｅｒｈｏｇ
现。开发了图像获取系统，实现了图像数据的直接内存访问。同时，研究了摄像机标定技术，利用成像过程中的径向约束（）分解摄像机参数，使得求解线性方程组即可以Ｃ
得到全部的摄像机参数，避免非线性优化搜索。图像预处理包括图像噪声的平滑、对比
度的增强和边缘检测等。在分析研究各种图像预处理算法的基础上，用ｖ＋实现了这ｃ
基于计算机视觉的深度信息提取技术的研究
称ｓｈＤＰｌｆａｏＥｔｃ０ｎＴｃｎｌＢｅｏｅｏｅｔｎｒｔｎｘａｔｅｈｏｇａｎｅｒａｎｈｏｍｉｒ１ｏｓｙｄＣｍｕｒｉｏｏＰｔＶｓｅｉｎ

基于散焦图像的物体深度信息恢复方法

基于散焦图像的物体深度信息恢复方法杨锟诚;赵曦;赵群飞;卢芳芳【摘要】提出一种使用散焦图像恢复物体深度信息的新方法.该方法使用单个相机,通过改变其光圈大小获得两幅不同散焦程度的图像,结合模糊边缘的边界提取与Hough变换的圆、直线检测技术求取两幅散焦图像对应位置的模糊边缘宽度差值,并利用该差值计算物体深度信息.实验结果证明该方法能在一定精度内较快速地恢复物体深度信息.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2010(027)002【总页数】4页(P264-266,270)【关键词】深度信息;模糊边缘;Hough变换【作者】杨锟诚;赵曦;赵群飞;卢芳芳【作者单位】上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240;上海金融学院信息管理系,上海,201209;上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240;上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200240【正文语种】中文0 引言物体深度信息即拍照时镜头到所拍物体的距离。

在很多与机器视觉相关的领域中(如三维物体重构、相机聚焦)物体深度信息的恢复是非常重要的。

恢复物体深度信息效果比较好的是双目系统，该系统由两个相机按特定方式摆放组成，使用起来比较麻烦，且要用两个相机，成本较高。

为此提出了使用单照相机恢复物体深度信息的想法。

文献［1］讲述了一种调节相机焦距改变成像大小从而求得深度信息的方法。

该方法的难点是找出放缩前和放缩后物体所成像的对应位置，这在纹理重复的情况下很可能出错。

为了避免图像位置对应问题，有人提出了使用相机聚焦不准时形成的散焦图片恢复深度信息。

文献［2］提出了改变相机光圈大小得到两幅不同散焦程度的图片，通过点扩散函数计算对比两幅图的差异获得深度信息。

该方法要进行较多的二维卷积运算，运算时间较长。

文献［3］做法刚好相反，通过同时改变光圈大小和像距得到同样散焦程度的图片，利用两幅图片对应的不同相机参数求得物体深度信息。

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Ｅ＝ｏ（￣０ｓｎＣＳｓＯｃＯ一）ｎｓｉｓｉｓ＋ＯＳＣ．
（）１３
ｐ＝ｑＬ，一ＨｇＬ，＝ｐ１
，
一Ｈ２
．
（）６
假设物体的任意局部形状为球形，球半径为ｒ，球心坐标为（。。，．Ｙ，）在球面上任取一点ｉ并假设图２７，
２根据倾角偏角，算表面梯度，度ｇａ）计梯ｒｄ
假设光源的入射强度为，物体表面反射率为常量，ｌ光源矢量与物体表面法向矢量的夹角为时，Ｄ，则沿法向矢量方向的反射强度可由下式获得：Ｅ＝ＣＳ．Ｏ（８）假设表面光滑，且局部形状为球形，物体表面必则定存在一点的法向矢量方向与光源矢量方向相同，从而＝０；据式（）知，根８可Ｅ＝／，点亮度最大。ｐ此由此可知：中最亮点的表面法向矢量与光源矢量图像方向相同，因此，光源矢量方向确定的情况下，在图像中最亮点的表面法向矢量也即随之确定。设图像中任意点ｉ的反射强度为Ｅ，则由式（可知：８）ＥｉＣＳ．＝Ｏ（）９若以光源方向为ｚ轴建立坐标系，光源的倾角则０将带人式（），９
１曲面的表示方式
设三维曲面ｚ（，）ｚ是有界闭区域上的有界ｆ，＝。矢量为函数，Ｙ在任一点的偏导数且（，）及均连续，Ｓ（，，）被照射点至其光源方向曲
变化。采用观察者为中心的坐标系（察者和摄像即观机同在坐标原点）物体表面各点的法向量为，
王运生，聂
（．１中北大学，信息与通信工程学院，山西太原
芬王黎明，
运城０４０）４－００
００５；山西水利职业技术学院信息１程系，３０１．２一山西
摘
要：明暗恢复形状的方＂（ｈｐｆｍｓａｉｇ￣ｓａｅｒｈｄｎ简称ＳＳ分为全局最小化法、ｒｏＦ）全局演化法、局部分析法、局部线性
＝
Ｅ，／Ｅ… ＝ＣＳ．Ｏ
（０１）
－，）厂Ｙ的表达式如下：（
Ｇ，Ｏ＋ｒ－ａ）＠ｄ＝ｉ０
因此
（３）
．（５）
从而，点与光源方向的夹角的值可由下式获得：ｉ＝ａｃｏ（／）ｒｃｓＥＥ．（）１１
，＾，、
＝ｒｏｎ，＝ｒａａｃｓ，Ｏａｔｃ（Ｏｃｎ
ｔｏＯ，，ａ￣ｓａｃｎｆｇ＝一ｔｎｉ．ｎ￣ｎＯ带人反射强度式ｆ）４即可得到Ｅ，Ｅ表示为倾角将和偏角的函数，可得
４由表面法向矢量，算表面梯度由ｆ）（））计１和２的分析可知，
若将光源表面梯度（和物体表面梯度Ｐ，）ｑ（表示为倾角和偏角的函数，Ｐｇ）根据式（可得：４）
Ｐ－ｔｎＣＳ，ｇ一ｔｎｓ．ａＯａｉｎｇ
一
Ｐ＝－ａＣＳ－ｎＯ，ｑＬ＝－ａｓ０（ｔ＝ｔｎｉ．４ｎ）３）根据表面法向矢量，计算倾角和偏角：
化法，４但这种方法都有一定的局限性，故在参考局部分析法的基础上，出了基于明暗恢复形状的目提标物体深度
信息提取的简单算法。
关键词：形状；明暗；法算
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ文章编号：０３７３２１）３０８ — ２１０ — ７Ｘ（０１０ — ０７０
Ｎ［＝
］面度Ｐ，角和角０，梯为［表倾偏。
ｌｌｉＣＳ．＝ｓｎＯ
１根据倾角偏角计算表面法向矢量ｎ）：７：／ｉｅｉ０／ｓｎ．２ｎｓ
／３＝ＣＳ１Ｏ．
（）１
将表面法向矢量表示成（一），１的形式，根据数
学知识可知：
Ｈ１
√
＝
一Hale Waihona Puke ＝～ＣＳＯ
－
ｔａｎ
ｃ。ｓ
乙ｕ。
．
。
３
ｔ）ｚ
＝一３＝～
ＣＯＳ
＝一ｔ …ｉ．ａｎ￣ｓ… ｎ
因此，倾角和偏角表示的表面法向矢量为用
（ｔＣＳ，ｔｓ０一）一ａＯ０－ａｉ，１．ｎｎｎ
第３（第１１）期总２期
Ｎｏ３Ｓ．（ＵＭ．２１Ｎｏ１）
机械管理开发
ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＡＮＮＴＤＤＥＶＥ０ＰＭＥＮＴＬ
２１年６０１月
Ｊｎ２１ｕ．０１
基于明暗恢复形状的目标物体深度信息提取算法设计
＝
面上各点的度值为￣ｅｔ值，高（ｐｈ表面点法向为ｄ＇）矢量
Ｎ［。Ｈ，ｎ３曲面ｚ面法向矢量可以表示为１表
（，被射的度表为程，）照点灰可示方：，则
．
・
、
Ｅ＝
ｎｌ＋ｎｌ＋札ｆ：：