基于从明暗恢复形状的雕塑曲面三维形状重构
颅骨面貌复原中的点云光顺和三维重构的开题报告
颅骨面貌复原中的点云光顺和三维重构的开题报告一、研究背景及意义颅骨面貌复原是一种法医学技术，用于确定死者的身份及死因。
该技术需要对死者颅骨进行三维重构并恢复其面貌。
点云光顺和三维重构是该技术中的两个必要步骤。
其中，光顺主要是对点云数据进行修复和平滑处理，以提高重建的准确性和真实感。
三维重构则是将点云转化为三维模型，再进行面部特征提取和面部特征建模，从而实现面貌的复原。
随着数字化技术的发展，颅骨面貌复原已经成为法医学领域中的重要研究方向。
但是，目前点云光顺和三维重构技术还面临着许多挑战，比如数据噪声、点云光滑度等问题。
因此，对点云光顺和三维重构技术的研究和改进具有重要的意义和价值。
二、研究内容和方法本次研究的主要内容是点云光顺和三维重构技术的改进和研究。
主要包括以下几个方面：1. 点云光顺算法的改进：采用局部加权回归算法对点云进行光顺处理，可以提高点云的平滑度和准确性。
2. 面部特征提取算法的改进：采用基于深度学习的方法对面部特征进行提取和建模，可以提高提取面部特征的准确性和复原的真实感。
3. 三维模型的编辑和修复：对生成的三维模型进行编辑和修复，以达到更好的几何状态和真实性。
在方法上，本次研究主要采用了局部加权回归、深度学习等先进技术，通过对实验数据的分析和模拟，验证改进后的点云光顺和三维重构技术的有效性和优越性。
三、研究进展和成果预期目前，我们已经完成了对点云光顺算法的改进和实现，并进行了仿真实验。
结果表明，改进后的算法相比传统光顺算法，可以显著提高点云光滑度，降低点云噪声，从而提高三维重构的准确性和真实感。
接下来，我们将进一步研究基于深度学习的面部特征提取算法，并将改进后的点云光顺算法和深度学习算法应用到颅骨面貌复原中。
预计本次研究的成果包括改进的点云光顺算法和基于深度学习的面部特征提取算法，以及相应的实验数据和可视化结果。
这些成果将有助于颅骨面貌复原技术的进一步发展和应用。
一种基于SFS方法的含高光表面三维重构系统
＊
王 国 珲 苏 炜 马凤 军 ，
，
１０ ２ ２ 西安利君制药有 限责任公司 ， 陕西 西安 （． １ 西安工业大学 光电工程学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ３ ； ．
７０７） １０ ７
摘 要 ： 对 含 高光表 面三 维形状 重 构 的需 求 ， 针 设计 了一 种基 于从 明 暗恢 复 形 状 （ Ｆ ） 法 的三 Ｓ Ｓ方 维重构 系统 。在 正 交投 影条件 下 由 Ｃ Ｄ相机 获取 点光 源照射 下 的物体表 面 图像 ， 用 Ｗａｄ反 Ｃ 使 ｒ 射模 型描 述含 高光表 面的反 射特 性 ， 建立物 体表 面 图像 辐 照度 方程 。 系统软 件 将该 方程 转化 为 包含物 体 高度信 息 的 Ｈ— Ｊ偏微 分方 程 ， 并计 算 此偏微 分 方程 的解 ， 到物 体 的 高度 函数 ， 而恢 得 进
复 出物体 的表 面形状 。实验表 明 ， 系统 可 以有效地 重构含 高光表 面的 三维形 状 。 该
关键 词 ：明暗恢 复形状 （ Ｆ ） Ｓ Ｓ 方法 ；三 维重构 系统 ；Ｗａｄ反射 模 型 ｒ
从明暗恢复形状的手绘草图三维建模算法
ｐ ｉ ｔ ｅ ｏｔｕ ｕｖ， ｈ ｒｔｅ ｉａｃ ｅｄ ａ ｅｆ ｅｔｎｄｕｉｇｓｍｅｒｅ ｄｕｔ ｎ ｏｍ ｔ ｎｏ ｃｒｅｗ ｅｅｈ ｓ ｎｅｆ ｌ ｌｂ ｎ— ｅ ｓ ｏｈ ｃ ｒ ｄｔ ｉ ｃｌ ｉ ｕ ｎ ｏ ｖ ｊｓ ｕ ａ ｍｅｔ
ｍｅｈ ｄ Ａ ｄ ｌ ａｔｉ ｇ ｎ ｒｔｄｏ ｐ ｏ ｅｄｓａ ｃ ｅｄｕ ｉｇｔ ｅｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｏ ｈ ｐ ｏ ｔｏ ． ｍｏ ｅ ｒ ｓ ｅ ｅａｅ ｎ ｔ ｆ ｉ ｎ ｅｆ ｌ ｓｎ ｅ ｈ ｉｕ ｆｓ ａ ｅｆ ｍ ｐ ｏ ｈ ｔ ｔ ｉ ｈ ｒ ｓ ａ ｉｇ ｉ ｅ ｔｉｄ ｓｅ ． ｉａｌ ｏ ｌｔ ｄ ｌｉ ｂ ｉｅ ｙ ｉｔｒｃｉｅｙ ａ ｓ ｍｂ ｉｇ ｔｅ ｈ ｄｎ ｎ ｔ ｒ ｔｐ Ｆ ｌ ａ ｃ ｍｐｅｅ ｍｏ ｅ ｓｏ ｔ ｎ ｄ ｂ ｅａ ｔ ｌ ｓｅ ｌ ｈ ｈ ｎ ｙ ａ ｎ ｖ ｎ ｈ ｉｄｖｄ ａ ｐ ｒｓ ｅ ｅ ａｅ ｉ ｔ ｅ ｒｖｏ ｓ ｔｐ ． １１ ａｇ ｒｔｍ ｅ ｈ ｓｚ ｓ ｈ ｓｙｔ ｆ ｎ ｉ ｉｕ ｌ ａｔ ｇ ｎ ｒｔｄ ｎ ｈ ｐ ｅ ｉｕ ｓｅ ｓ １ｅ ｌｏ ｉ ｈ ｍｐ ａ ｉｅ ｔｅ ｔ ｌ ｏ ｅ
维普资讯
２ｏ ｏ ６年
工 程 图 学 学 报
Ｊ 『 Ｎ ＡＩ ｏＦ ＥＮＧ Ｉ ｏＩ ］ Ｒ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＧＲＡＰ ＣＳ ＨＩ
２０ ０６
Ｎｏ ４ ．
第４ 期
从 明暗恢 复形状 的手绘草 图三维 建模 算法
谢 浩 费广正２ 吴 明峰 李 欣 孙国玉２ ， ， ， ，
ｈ ｎ ｗｒ ｉ ｇ ａ ｄｔ ｅｉｔｒｃｉｅｓｙｅｏ Ｍ ｌｔ ｕ Ｓ ｅＩ ｈ ｔ ｕＧｅ ’Ｉ Ｃ ｅｗｉｅｙｕ ｅ ａ ｄ ｉｎ ． ｔ ｎ ｈ ｅａ ｔ ｔ ｌ ｆ‘ ａ ｅ ｓ ｎ ｖ Ｙｏ Ｗ ａ ｔ．ｔ ａ ｂ ｄ ｌ ｓｄｉ ｏ Ｙ ｎ ｎ
SFS三维重构技术的发展现状与趋势研究
ｃ 一 圳
一 （
，
）
㈤
同样 ， 点光源的入射方向向量 Ｌ可以表示为梯度形式（ ｐ ， ，） 将式 （ ） － 一 １ ， ２ 代人式 （） 于是 ， ａ ｂｒ １， Ｌ ｍ ｅ ｔ
・
９ ・ ２
光
学
仪
器
第 ３ 卷 ３
表 面下 图像 辐照 度方 程可 写作 ：
第 ４期
王 国珲 ， ：Ｆ 等 Ｓ Ｓ三维重构技术 的发展现状与趋势研究
・９ ・ １
制， 因而测 量 速度 较慢 ； 其次 ， 软质材 料 、 型 物件 测 量 效 果 不好 ， 对 大 对测 头 不 能 触 及 的表 面无 法 测量 ； 再
次， 测量仪 器 成本较 高 ， 由于接 触式测 量使 得测 头 磨损 ， 要 经常 矫 正 、 且 需 替换 以维持 精度 ； 他 缺点 诸 如 其 测量 环境 要求 较高 、 测量 效率 较低 等 。总之 ， 接触 式测 量难 以满 足快 速 、 有效 的测 量需 求 。而 Ｓ Ｓ作 为 一 Ｆ
（） ２ 光源 为无 限远处 的点光 源 ， 者均 匀照射 的平 行 光 ； 或
（） ３ 物体表 面 为 Ｌ ｍｂｒ表 面 ， ａ ｅｔ 即理 想漫反 射表 面 。 在 上 述条件 下 ， 反射 图仅 与光 源入 射角 的余 弦有关 ， 即
（ ） 一 ｃ ） 一 ｃ ｓ （ Ｌ）一 。 咒， ・ （） ２
２ Ｓ Ｓ方 法 发 展 现 状 Ｆ
从 Ｈｏ ｎ建 立 Ｓ Ｓ问 题 的 过 程 来 看 ， 使 用 Ｓ Ｓ ｒ Ｆ 要 Ｆ
光 源
方 法需 要进 行 两 方 面 的 工 作 ： 是 在 某 种 成 像 模 型下 一 推 导 出图像 辐 照 度 方 程 ， 而成 像 模 型 是 指在 一 定 条 件
基于明暗恢复法的三维重建算法分析
ｐｒｏｂｌｅｍｓ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ＳＦＳ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｈａｐｅ ｆｒｏｍ ｓｈａｄｉｎｇ，３Ｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｍｏｄｅｌ
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（ｓｈａｐｅ ｆｒｏｍ ｓｈａｄｉｎｇ）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：Ｓｈａｐｅ ｆｒｏｍ ｏｆ ｔｈｅ
ｓｈａｄｉｎｇ（ＳＦＳ）ｉｓ
ａｌｌ
ｏｎｅ
ｏｆ ｔｈｅ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ
ｏｎｅ
ｔｏ
ｓｈａｐｅ ｒｅｃｏｖｅｒｙ
ｉｎ
ｃｏｍｐｕｔｅｒ
ｖｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈ ｏｂｔａｉｎｓ ３－Ｄ ｓｈａｐｅ
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。
基于多幅图像的三维形状恢复新算法研究
对 于 曲面上 的任 一点 的方 向 向量 可用其 切 平面 或
考虑图像的辐射度和反射 图之 间的整体误差 ， 问题 将 转化为求解 目 函数 的极小值 ， 标 得到一组 Ｅ ｌ 方程 ， ｕｒ ｅ 该方程主要用迭代方法求解 。然而 Ｓ Ｓ Ｆ 中使用变分法 有 内在 困难 ， Ｐ Ｅ求解 唯 一 性 问题 ， 如 Ｄ 非线 性 Ｐ Ｅ的 Ｄ
最后 给 出的仿 真实 例表 明本文 算法 的有 效性 。
１ 基于多幅图像的三维形状恢复算法
基于多幅图像恢 复三维形状恢复， 先由反射 图方 程计算出物体表面的梯度 向量 ， 后通过对梯度的积 然 分从 而获 得所要 恢 复的表 面的 三维形 状 函数 。
１ １ 反射 图方 程 ．
ｏ３
（） ２
方 向梯 度 向量为 （ （ Ｙ ，（ Ｙ ， ）。 据 光学 原 Ｐ ，）ｑ ，） 一１ ， 根
理， 摄象机获得的图像的灰度主要 和摄象机的位置 ； 光源和摄
基金项 目： 陕西省教育厅专项科研计划项 目（４ Ｊ３ ） ０ Ｋ ２ ６ 作者简介 ： 苏秋萍（ ９４ ） 女 ， １ ． ， 陕西大荔 人 ， ６ 副教授 ， 研究方 向为计算机应用。
（ Ｙ ，（ ，） 图像 的反射 图 ，Ｐ（ Ｙ ，（ Ｙ ） ，）ｑ ｘＹ 是 （ ，） ｇ ， ） 是
幅图像的逐个象素点 ， 建立相应 的关于物体表面方向
的反射 图方 程 ， 而 得 到其 方 向 向量 的一 次 代 数 方程 进
组， 求解得到物体表面的唯一梯度向量， 然后构造 了由 梯度恢复高度的迭代算法 ， 得到物体表面的三维形状 ，
关 键 词 ： 状 重 构 ；多 幅 图像 ； ａ ｂｒａ 反 射 模 型 ： 射 图方 程 形 Ｌ ｍ ｅｔ ｎ ｉ 反 中 图分 类 号 ： Ｐ９ Ｔ３１ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ １ ５ Ｘ（０ ７ ０ － １ ４ １７ － ４ ２０ ）４０ ７ ３ ６ ０ ３
基于逆向工程的玩偶三维曲面模型重构技术
基于逆向工程的玩偶三维曲面模型重构技术摘要：本文研究了应用ug软件对“点云”数据进行曲面重构的过程：扫描线的生成、扫描线的排序、曲面裁剪和曲面的拼接直至曲面的构成，提出了一种先平面裁剪后拼接融合的多个小平面拼接方法，可使多个曲面光滑地连接成为一体。
关键词：点云逆向工程三维曲面模型重构一、引言cad/cam技术的日益成熟，并与现代加工设备的有机结合，只要有了三维cad模型，就可实现对产品进的新设计和各种工程分析，结合产品开发的要求进而创造出新产品。
二、基于ug软件的玩偶曲面重构在玩偶的曲面逆向工程中，玩偶曲面重构是设计玩偶cad模型构建的关键。
这里重点以玩偶的点云数据为对象，对玩偶曲面的特征曲线进行重构，如图1所示。
在对玩偶曲面的构建之前，首先对玩偶曲面构建进行规划，通过分析玩偶曲面的结构特征，可以将玩偶点云数据曲面的构建分为5部分：耳朵、脸、眼睛、嘴巴、鼻子，对这五个部分分别进行曲面构建后再进行拼合，如图2所示。
在玩偶曲面的重构过程中，为了便于元素的选择，采取了将耳朵、脸、眼睛、嘴巴、鼻子分别建立在不同的层上，各自的特征线也归属于自己的层，这样便于玩偶各部分曲面重构方便操作。
（一）玩偶逆向建模曲线构建特征线是cad模型重构的重要信息，特征线构建质量直接影响逆向建模的质量。
本节以玩偶的点云数据为例，说明应用ug软件构建曲线的过程。
对于以自由曲面为主要构成要素的产品，型面分析师建模规划的主要内容，即如何将一个复杂曲面产品分解成单张自由曲面。
以玩偶点云数据为例，该cad模型可以分解为耳朵、脸、眼睛、嘴巴、鼻子，这些部分又可以再次细分为四边形构成的曲面。
将玩偶点云数据作截面点，形成一条水平截面线。
截面点云数据以x=0坐标平面呈对称。
故在轮廓线的构建过程中，只要构建一般的曲线轮廓，然后使用镜像操作就可生成全部的曲线轮廓。
对玩偶耳边边界曲面由截面点云数据插值生成，以此选择点云数据生成一条b样条曲线，由于耳朵边沿曲线变化平缓，在取点时尽量使插值点分布均匀，分析重构曲线的曲率分布情况。
三维模型修复和重构的原理与方法
三维模型修复和重构的原理与方法你有没有想过，我们眼前的一些超酷的三维模型，背后可能经历了怎样一番“惊心动魄”的修复和重构过程？说起来，三维模型就像是我们做的“拼图”，它们有时候完美无瑕，有时候却破碎得像是从天而降的玻璃片。
那修复这些“破碎的梦”可不是一件简单的事儿。
这其中的原理和方法，不得不让人感叹：科技进步真是牛逼！从一个坏掉的物体，到完美的模型，甚至恢复到最初的状态，这背后可有很多门道。
而这整套修复和重构的流程，就像是把一个被摔得稀巴烂的瓷器，轻轻地粘回去，再用镶金技艺修复，让它又恢复了原来的光泽。
听着很有艺术感吧？对，这就是三维模型修复和重构的魅力所在。
修复三维模型的关键是弄清楚它“崩溃”的原因。
模型就像一个受伤的战士，掉了些块儿，裂开了些缝。
啥原因？可能是扫描的时候精度不够，或者是数据丢失，甚至是我们手动操作中犯了错。
就像在画画的时候，笔一滑，突然画面就毁了，但这不代表画作不能再修复，恰恰是从这些细节入手，才能让它重生。
修复的过程就像是给这个模型“补充营养”，你得一步步地给它“填补”空缺，让它变得完整。
这时候，首先要用一些软件对模型进行修补，就像把裂缝填上，再用更高的精度去补充遗漏的细节。
没错，想象一下，原本是一个断裂的“古董”，经过重新拼接、加固后，居然又焕发了生机，简直就是神奇。
接下来的重构就更像是一场艺术创作了。
因为即使修复了这些碎片，它们依然无法完美地回到原来的模样。
这时候，重构就变得尤为重要。
要怎么做？首先得恢复那些丢失的数据，甚至通过一些推测和人工补充，把模型的形状给重新构建出来。
哎，说起来有点儿像解密，一步一步推理，还得保证重构出的新部分看起来与原模型无异。
这个过程其实不简单，你想想，如果是一个古代的雕像，已经有些部分被风化损坏，那就要靠设计师的眼力和经验，逐渐补充这些“空白”，最终还得确保整件作品看起来不突兀，甚至在视觉上能和原始设计浑然一体。
重构和修复最令人佩服的就是，它不只是一项技术活，更是一项艺术活。
一种应用于明暗反差大场景的高精度三维重建方法[发明专利]
![一种应用于明暗反差大场景的高精度三维重建方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c26fbd33b14e852459fb57a1.png)
专利名称：一种应用于明暗反差大场景的高精度三维重建方法专利类型：发明专利
发明人：宋丽梅,杨燕罡,陈卓
申请号：CN201210344110.0
申请日：20120918
公开号：CN102881043A
公开日：
20130116
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于三维机器视觉领域，涉及一种应用于明暗反差大场景的高精度三维重建方法。
该方法通过投射λ、λ、λ三种波长的正弦或者余弦规律变化的光信息，每种光信息经过至少3步相移，最好4-8步。
假设λ＞λ＞λ，如果相移光栅为竖向排列，则三种波长应满足λ≥Lλ＝Mλλ＝Nλ(M和N为整数)；如果相移光栅为横向排列，则三种波长应满足的关系λ≥L λ＝Mλ λ＝Nλ(M和N为整数)。
利用λ、λ的相位信息，计算λ的全局相位信息，进而获得被测物体的三维坐标。
本发明所设计的三维重建方法，优于传统的格雷码和外差多频方法的三维重建方法，可以有效的解决三维测量中复杂场景以及被测物体表面颜色不一致的测量难题，无需喷涂显影剂，更加绿色环保。
申请人：天津工业大学
地址：300160 天津市河东区成林道63号
国籍：CN
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基于三维激光点云的雕塑Nurbs模型构建方法研究
效果图
干个空间区域ꎬ 曲面片即以这些轮廓线为界进行构建ꎬ 为 Ｆｉｇ ５ Ｅｆｆｅｃｔ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ Ｍｅｓｈ
了尽量避免后续构建的曲面区出现自相交的情况ꎬ 调整轮
廓线空间走向ꎬ 使其在模型表面的法向量尽可能平滑、 连
ｇｒｉｄ ｍｏｄｅｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
度的影响ꎬ 雕塑背部及顶部有局部区域未能获取三维点云数据ꎬ 现场设置的主要扫描参数及
仪器精度 ( 表 １) ꎮ
图 １ 现场数据采集平面布置示意图
Ｆｉｇ １ Ｌａｙｏｕｔ ｐｌａｎ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｄａｔａｓ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ
表 １ 仪器精度及扫描参数
Ｔａｂｌｅ １ Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｓｃａｎｎｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
行现场踏勘ꎬ 制定合理、 高效的架站方式ꎬ 根据现场情况及后续成果的要求设置适当的扫描
密度等参数ꎮ 每相邻 ２ 站采集数据时ꎬ 应保证有足够的空间重叠区域ꎬ 通常重叠区域应保证
在 ３０％ 以上 [８] ꎬ 并在测站之间布设若干个标靶ꎬ 用于后续的点云拼接及校核ꎮ 现场共架设 ３
站ꎬ ６ 个标靶ꎬ 用于相邻测站的点云拼接 ( 图 １) ꎮ 由于现场城墙距离石狮子雕塑太近及高
ａｆｔｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
续ꎬ 基于轮廓线构造曲面片边界后ꎬ 即可依据边界构造格
栅ꎬ 并修 复 格 栅 中 扭 曲、 自 相 交 等 问 题ꎮ 最 后ꎬ 构 建
Ｎｕｒｂｓ 曲面片ꎬ 并拟合生成 Ｎｕｒｂｓ 模型ꎮ
从效果图可以看ꎬ 最终生成的 Ｎｕｒｂｓ 模型 ( 图 ６ａ) ꎬ Ｎｕｒｂｓ 模型表面并不是连续的三角
点云滤波、 去噪是将拼接后的点云中干扰部分进行删除ꎬ 如现场扫描过程中因遮挡或物
一种由阴影恢复物体表面形状算法
一种由阴影恢复物体表面形状算法李丽君;王志敬【摘要】An improved algorithm of three dimensional shape from shading based upon the notion of viscosity solutions of Hamilton equations was proposed. First, the camera as a pinhole model is built. Then a new Hamilton partial differential equation is obtained and the surface of the object could be reconstructed. Experiments on synthetic and real images show that this method can obtain more accurate reconstructed results for shape from shading problem.%提出了一种基于Hamilton方程粘性解理论的由阴影恢复物体表面的改进算法.应用针孔相机模型建模,建立新的Hamil-ton偏微分方程,从而得到物体三维形状.对合成图像和实际图像的实验表明算法可以得到较好的从阴影恢复形状的重构效果图.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(000)022【总页数】3页(P5443-5445)【关键词】由阴影恢复形状;Hamilton方程;针孔模型【作者】李丽君;王志敬【作者单位】辽宁石油化工大学理学院,抚顺113001;辽宁石油化工大学理学院,抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41从阴影恢复形状(Shape From Shading，简称SFS)一直是计算机视觉研究的关键问题之一，其任务是利用单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法方向等参数值，重建出物体表面形状。
TEM三维重构技术ppt课件
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TEM 三维重构的基本原理示意图
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在纳米材料领域应用实例
实例1：表征材料的立体空间形貌－ 纳米球包裹纳米纤维
当合成纳米球并包裹纳米纤维 时，无法从TEM 的二维图片直观 地判断纳米纤维是否均匀的分布 在纳米球上，利用三维重构可以 从立体空间形貌上判断合成后材 料的均匀程度；
通过三维重构可以判断，样品 为海胆状、分布均匀的球，直径 100nm 左右，沿着球面均匀伸出 纳米线，纳米线的末 端接有纳米颗粒。
4
TEM 模式下分别倾转( a) － 62°，( b) 0°，( c) + 60° Xplore 软件采集的二维图 像;d: 重构得到的三维模型Bar = 50 nm
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任何实空间的三维物体沿电子束方向投影的傅立叶变换是该物体所对应的傅立叶空间中通过中心且垂直于投影方向的一个截面换言之只要收集样品在不同方向的投影或同一样品在不同角度的投影对每张投影图进行傅立叶变换按照投影方向填充到三维傅里叶空间对应的切面再进行反傅立叶变换就可得到实空间的三维结构
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实例2：表征材料显微组织之间的相对位置
在纳米管中填充金属颗粒相对改 善纳米管的性能有明显的作用。但 金属颗粒是否被真正填充到纳米管 中，还是附着在纳米管的表面，从 TEM 的形貌观察中无法确认。利用 三维重构，可以从不同角度观察金 属颗粒的位置，确定是否真正完成 了在纳米管中的填充。
通过合成的录像( movie) 可以明 显的判定金属颗粒包裹在碳纳米管 内部。
基于多幅灰度图像恢复三维物体表面形状
研究生课程论文基于多幅灰度图像恢复三维物体表面形状研究生：目录引言 (1)1 图像预处理 (2)1.1 彩色图像灰度转换 (2)1.2 图像平滑处理 (3)1.3 小结 (5)2 SFS原理 (6)2.1 辐射度学 (6)2.1.1 点辐射源 (6)2.1.2 面辐射源 (7)2.2 光度学 (8)2.3 光照反射模型 (10)2.4 三维表面形状表示方式 (11)2.5 小结 (12)3 算法实现 (13)3.1 实验装置 (13)3.2 算法实现 (13)3.2.1 图像预处理 (14)3.2.2 求法向量n (15)3.2.3 求坐标z (15)3.3 实验结果与分析 (16)3.4 小结 (18)参考文献 (19)基于多幅灰度图像恢复三维物体表面形状摘要：三维物体形状恢复是机器视觉领域中的一个经典问题，它是指利用客观事物的一幅或多幅二维灰度图像来推导出该物体三维表面形状信息的技术。
本文介绍了一种通过多幅图像的灰度信息来恢复三维物体表面形状的一种方法，即明暗恢复形状法（Shape from Shading，SFS），阐述了其原理。
最后在Matlab 平台上对拍摄的物体图像进行了预处理，并利用SFS技术对物体表面实现了三维还原。
关键词：SFS技术；图像预处理；三维形状恢复引言三维物体形状恢复技术已在社会生产生活的各个领域显现出越来越不可忽视的地位和作用，具有广泛的应用价值。
其中明暗恢复形状方法（即SFS）技术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，具有运算简单，适用范围广，使用灵活的优点，存在广阔的应用前景和价值，成为目前国内外相关领域研究的热点之一。
1 图像预处理由于三维形状的恢复是建立在图像的基础之上，因此，对相关的图像在进行三维形状恢复之前是必要的。
在图像采集过程中，由于摄像机或照相机等输入仪器因素影响，使得图像的质量与实际情况有一定的差距。
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理想散射表面 ， 也称 朗伯 体（ ａ ｂｒａ ） 面。这种表面从所 有 相等 ， Ｌｍ ｅｔ ｎ 表 ｉ 用误差函数 的形式表示为 ： 观察方 向看它都是同样 亮的 （ 即表面反射强度不因观察 者位 置 变化而变化 ）并且它完 全不吸收地反射所有入射光 ；３ 成象几 ， （） 何关系为正交投影。在这些假设条件下 ，物体表面的朝 向满足 如下的图象亮度约束方程 ：
ｄｃ ｄ Ｔ ｅａｇｒｈ ｌ ｓ ｅｏｓ ｕｔｈ Ｄ ｆ ｕｅｏ ｕ ｔｒ ｕ ａｅ Ｔｅｒ ｕｔｆｒ ｏ— ｕｔ ． ｈ ｌｏｉ ｍ ｉ ａｓ ｎｅ ｔ ｒ ｎｔ ｃ ｔｅ３ ｇ ｒ ｆｓ ｌ ｕｅ ｓｒ ｅ ｈ ｅ ｌｏ ｃｎ ｅ ｔ ｓ ｏ ｄｏ ｃ ｒ ｉ ｃｐ ｄ ｆ ． ｓ ｅ
（ ｃａ ｉａ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ｃ ｏｌＳ ｕｈＣ ｉａＵ ｉ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏ ｇ， ｕ ｎｚｏ １ ６ １ Ｃ ｉａ 。 ｈ ｎｃｌ ｎ ｉｅｒ ｇＳ ｈｏ， ｏ ｔ ｈｎ ｎｖ ｓｙｏ Ｔ ｃ ｎｌ ｙ Ｇ ａ ｇｈ ｕ５ ０ ４ ， ｈｎ ） Ｍｅ ｉ ｅ ｔ ｏ
【 摘要 】 在从 明暗恢复形状问题 （ 由物体二维灰度 图象提取其表面高度值的问 ） 题 的基本原理和数
中图 分类号 ： Ｐ ９ 文 献标识 码 ： Ｔ ３１ Ａ
从明暗恢复形状技 术正是利用 图象 的明暗信息来提 取出图 得 到唯一解 。因而需要通过增加附加条件以建立 附加方程来解
象中物体的高度信息。国内外针对这一 问题提 出了不少 求解算 决这个病态 问题 。这里首先将 图象亮度约束方程化为 以下误差
法 ［ — 】 １ ５。
函数 的形式 ， 为亮度约束条件 ， 称 表示如下 ：
ｅ ＝ Ｅ（ Ｙ ！ ｐ ） ， （ ， ） ）ｄｄ ， ） ｎ（ （ ， ｑ Ｙ ） ｘｙ ） （） ２
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
１ 求解 算法 的实现
１ １求 解模 型 的建立 ．
其 中， 为象素点 （ ） 甄Ｙ 的取值范 围。 函数表示输入图象 该 在研究 Ｓ Ｓ问题的过程 中 ， 了简化 Ｓ Ｓ问题 的求解 ， Ｆ 为 Ｆ 一般 的灰度 与重建 图象的灰度之间的总误差 。然后 ，引入灰度梯度 进行 了如下假设 ：１光 源为无 限远处 的点 光源 ；２ 物体表面为 约束条 件 ，它要求重建图象灰度的梯度与输入 图象灰度的梯度 （） （）
ｏｔｉｉｇａｓ咖 ｃ’ ｓｄｐｈｉ ｏｍ ｔ ｎ ｍ ｉ Ｄ ｇａ ｂ ｎｎ “ ｅ ｅｔ ｎ ｒ ａｉ ｓ２ ｒｙ—ｌｅ ｉａ ｅ ａｎｗ ａ ｏｉ ｍｆｒ ｏ ｉｇｔｅ ａ ｆ ｏ ｐｏ ｔ ｅ ｌｍ ｇ， ｅ ｌ ｒｈ ｌｎ ｈ ｖ ｇ ｔ ｏ ｓｖ
ｐｏｌ ｕｆｒａｄ ｉ ａ ａ ｏａｐｉ ｉｅ ｎ ｎｅｄｆ ｅ ｅ ｅ ｏ，ｔ ｅ ｔｅ ｏ ｕ ｅ ｒ ｅ ｉｐｔ ｏ ｒ．Ｗｔ ｖｒ ｔ ｎｌ ｒ ｃ ｌ ａｄ ｉ ｉ ｒ ｃ ｍ ｔ ｄ ｈ ｉｒ ｉ ｒ ｌ ｉｄ－ ｂｍ ｓ ＇ ｗ ｈ ｉｉ ｎ ｐ ｆ ｔ ｆ ｎ ｈ ｉ ｅ ｅ ｔａ ｖｆ ｍ ａ ｓ
基于从明暗恢复形状的雕塑 曲面三维形状重构
郗志刚 乐广 军
（佛山科学技术学院 机 电与信息工程学院， 佛山 ５ ８０ ）（华南理工大学 机械工程学院。 ２００ ： 广州 ５０ ４ ） １６ １
Ｒｅ ｏ ｓ ｒ ｃ ｉｇ ３Ｄ ｆ ｕ ｅ ｏ ｃ ｌｔ ｒ ｄ ｓ ｒ ｃ ｓｎ ｈ ｐ ｒ ｍ ｈ ｄｎ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｉ ｒ ｆｓ ｕｐ ｕ ｅ ｕ ｆ ｅ ｕ ｉｇ ｓ ａ ｅ ｆ ｎ ｇ ａ ｏ ｓ ａ ｉｇ
【 ｓｒ ｃ】 ａｅ ｎｔｅ ａｉ ｔｅｒ ｎ ａｈｍ ｔ ｄ ｆｆｓａ ｅ ｏ ａ ｉｇｐｏ ｌ ｈｃ ｅｎ Ａｂｔａ ｔ Ｂ ｓｄｏ ｓ ｏ ａ ｄｍ ｔｅ ａｉ ｍｏ ｅ ｏ ｐ ｍ ｓ ｄｎ ｒｂｅ ｗ ｉ ｍ ａ ｓ ｈ ｂ ｃｈ ｙ ｃ ｈ ｋ ｈ ｍ ｈ
Ｋｅ ｒ ｓ ｈ ｐ ｒ ｍ ｈ ｄ ｎ ；Ｓ ｕ ｐ ｕ ｅ ｕ ｆ ｃ ；Ｓ ｒ ａ ｅ ｒ ｃ ｎ ｔ ｕ ｔ ｎ ＮＣ ｃ ｉ ｉ ｇ ｙ ｗｏ ｄ ：Ｓ ａ ｅ ｆ ｏ ｓ ａ ｉ ｇ ｃ ｌ ｔ ｒ ｄ ｓ ｒ ａ ｅ ｕ ｆ ｃ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ｉ ； ｏ ｍａ ｈ ｎ ｎ
维普资讯
第 ４期 ２０ ０ ６年 ４月
文章编号 ：０ １ ３ ９ （０ ６ ０ — ０ ５ ０ １０ — ９ ７ ２ ０ ）４ ０ ０ — ２
机械 设计 与制 造
Ｍａ ｈ ｎ ｒ Ｄｅ ｉｎ ｃｉ ｅｙ ｓｇ ＆ Ｍａ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ ｆ ｃｕ ｅ 一５一
ｓ ｕｔ ｎ ｒｍ ａｓｎｈｔ ｇ ｎ ｕ ｅ ｃｌ ｏｔ ｌ ａｈｎｎ ｈｗ ａ ｅａ ｏｉ ｍ ｉｐａｔ ａ． ｔ ｃｏ ｏ ｔｅ ｃ ｍａ ｅａｄ ｎ ｍ ｒ ａ ｎｒ ｃｉｉ ｓｏ ｓ ｈ ｔｈ ｌ ｒｈ ｒｃ ｃ１ ｒ ｉ ｆ ｙ ｉｉ ｉ ｃ ｏｍ ｇ ｔ ｔ ｇ ｔ ｓ ｉ
Ｘ ｈ —ｇｎ Ｕ ｕ ｎ － ｕ 。 Ｉ ｉ ａ ｇ，Ｙ Ｅ Ｇ ａ ｇ ｊｎ Ｚ
（ ｃａ ｏ ｉｓ ｎ ｎｏｍａ ｏ ｎｉｅ ｒ ｇＳ ｈｏ， ｏｈｎＵ ｉ ｒ ｔ， ｏｈ ｎ５ ８ ０ 。 ｈｎ ） ｈ ｔ ｎｃ ｄＩｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅｉ ｃ ｏｌＦ ｓａ ｎｖ ｓ ｙ Ｆ ｓａ ２ ０ ０ Ｃ ｉａ Ｍｅ ｒ ａ ｉ ｎ ｅｉ
学模 型的基础上 ， 出了一种求解该问题的算法， 提 利用变分原理和有限差分方法得到 了算法的迭代方 程。这里将该算法应用于雕塑 曲面的三雏形状重构 ， 通过对人工合成图象的计算及数控加工实验证明
了该 算法 具有 一定 的 实用价 值 。 关 键词 ： 明 暗恢 复形 状 ； 塑 曲面 ；曲面重 建 ；数控 加 工 从 雕