灰度图像三维重构技术研究综述
基于灰度图像的重构模型与算法研究的开题报告
基于灰度图像的重构模型与算法研究的开题报告一、选题背景图像的重构一直是图像处理领域的一个重要问题。
在人造物体的检测与识别、人体医学影像的识别分割、遥感影像的处理等许多领域，图像重构都具有广泛的应用。
除此之外，无论是在学术研究还是工业生产中，均需要对图像进行重构处理以提高图像质量和可读性。
因此，研究基于灰度图像的重构模型与算法具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、选题意义当前图像重构算法主要基于颜色图像，对于灰度图像的重构研究较少。
但是，在实际应用中，灰度图像的数据量、运算速度要远低于颜色图像，更适合于像医学图像处理这样要求噪声小、细节精确度高、局部对比度高的领域。
因此，基于灰度图像的重构模型与算法研究将对实际应用产生深远的影响。
三、研究内容本研究计划采用灰度图像重构技术，实现图像的去噪、复原与增强等处理。
主要研究内容包括以下三个方面：1. 基于小波变换算法的灰度图像重构模型研究：对于灰度图像，采用小波变换进行分析，探索灰度图像重构的数学模型。
2. 基于稀疏表示算法的灰度图像重构算法研究：在灰度图像重构算法中引入稀疏表示算法，提高重构图像的准确度和清晰度。
3. 测试与分析：利用真实的灰度图像数据进行测试，对基于灰度图像的重构模型和算法进行测试和分析，并比较其与颜色图像重构算法的优劣性。
四、研究方法本研究计划采用实验研究和理论分析相结合的研究方法。
首先，通过对现有算法进行调研和实验测试，分析算法的优缺点。
接着，针对现有算法的缺陷，提出灰度图像的重构算法，并对算法进行实验测试和分析，评估算法的有效性和应用价值。
最后，对灰度图像重构算法进行理论分析，优化算法，并与颜色图像重构算法进行比较和评估。
五、预期目标本研究预期实现基于灰度图像的重构模型与算法研究，并具有以下目标：1. 实现基于小波变换算法和稀疏表示算法的灰度图像重构算法，并与颜色图像重构算法进行比较和评估。
2. 提高灰度图像的噪声控制能力、边缘保持能力以及细节精度，使得重构图像更加清晰、准确、自然。
基于灰度形态学的图像预处理及其三维重构研究
收稿日期:2005-10-15基金项目:江西省教育厅2004年科研基金资助项目.作者简介:詹学峰(1981-),男,江西九江人,华东交通大学在读研究生,主要研究领域:工业监控、数字图像处理.文章编号:1005-0523(2006)02-0062-05基于灰度形态学的图像预处理及其三维重构研究詹学峰,蒋先刚,胡晓燕(华东交通大学交通信息工程及控制研究所,江西南昌330013)摘要:对三维表面重构所用图片的预处理、三维重构M arching Cubes 算法及其算法的具体编程实现进行了详细地讨论和验证,其相关技术在工程软件设计中获得了预计的结果.关 键 词:灰度形态学;三维重构;Marching Cubes 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A1 概述长期以来,临床医生对病情只能凭借经验和有限的影像资料做出判断,缺乏直观而具体的样本模型,因而带有一定的盲目性和片面性.而且,简单地凭借经验和二维医学影像资料对器官实体及病灶形状进行空间想象,其判断误差是不可避免的,容易造成对病症的误诊.为了解决这一系列问题,就有了/医学器官三维重构0这一概念.医学器官三维重构就是从一系列二维的断层影像图片中重构出组织或器官的三维影像的过程,目的是为了给医生一个直观动态的虚拟解剖实体,便于对病症的正确诊断.一般通过C T 、MRI 机扫描得到的图像,由于设备以及图像自身的原因,经常会有一些噪声.这些噪声点会对图像重构的真实性和整体性造成影响.因此,在进行三维重构之前,有必要对原始扫描图片进行预处理.针对所处理的图像的特点,图像预处理的目标是既要去除噪声,又要充分保留原始图像中的整体信息.在数字图像处理中,经常用到的滤波方法有中值滤波、均值滤波,也可以在频率域滤波进行处理.在此,我们主要运用了灰度形态学处理的方法,并且取得了满意的效果.2 图像灰度形态学预处理技术数学形态学的基础是集合论.通过集合论的术语以及图形描述就可以表示形态学的各种处理过程.基本的形态学图像处理主要包括图像的膨胀、腐蚀、开运算、闭运算.下面我们将详细叙述三维重构所需图片的前置处理技术.形态学处理表现为一种邻域运算的形式.我们把一种特殊定义的邻域称之为/结构元素0(Structure Element),在每个像素位置上,它与图像对应的区域进行特定的运算,运算的结果为相应像素的输出图像.形态学运算的效果取决于结构单元的大小、内容以及逻辑运算的性质.结构单元在形态学处理中的作用相当于信号处理中的/滤波窗口0.一般的形态学图像处理的对象是二值图像,而将这个概念扩展到灰度图像,即用灰度形态学处理技术,将达到更佳的图像预处理效果.假设在此处理的是可以表示成f(x,y)和b(x,y)的数字图像函数,f(x,y)是输入图像,b(x,y)是结构元素.b(x,y)在某种意义上可以看成是一个子图像函数,而f 和b 代表图像中每一个(x,y)坐标的灰度值.1)膨胀(Dilation)用结构元素b 对函数f 进行的灰度膨胀表示为:f ©b,其定义为:(f ©b)(s ,t)=max {f (s -x ,t -y )+b (x ,y )|(s -x ),(t -y )I D f ;(x ,y )I D b }其中D f 和D b 分别是f 和b 的定义域.从上式中可以看出,如果结构元素b (x ,y )为正值,图像的灰度值趋向于变大.所以输出图像会比输入图像看上去更加明亮,并且能减弱或者消除一些比结构元素面积小的、暗的细节部分.图像明亮的程度与结构元素的大小以及形状第23卷第2期2006年4月华东交通大学学报Journal of East China Jiaotong Universi ty Vol.23 No.2Apr.,2006有很大关系.2)腐蚀(Erosion)用结构元素b对函数f进行的灰度腐蚀表示为:f(b,其定义为:(f(b)(s,t)=mi n{f(s+x,t+y)-b(x,y)|(s+x),(t +y)I D f;(x,y)I D b}其中D f和D b分别是f和b的定义域.从上式中同样可看出,如果结构元素b(x,y)为正值,图像的灰度值趋向于减小.所以输出图像会比输入图像看上去更加阴暗,并且能减弱或者消除一些比结构元素面积小的、亮的细节部分.图像阴暗的程度同样取决于结构元素的大小及形状.3)开运算(Opening)用结构元素b对函数f进行的开运算表示为:f.b,其定义为:f.b=(f(b)©b开运算操作就是对图像先进行腐蚀后膨胀.先进行的腐蚀可以去除一些小的亮的细节同时会让图像更加阴暗;其后的膨胀操作又去除一些小的暗的细节,并且会增加图像的亮度,但不会引入前一腐蚀操作所去除的部分.其方法经常用于去除较小的明亮细节,而且能够相对地保持整体的灰度级和较大的明亮区域不变.可以用来消除细小物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积.4)闭运算(Closing)用结构元素b对函数f进行的闭运算表示为:f#b,其定义为:f#b=(f©b)(闭运算操作就是对图像先进行膨胀后腐蚀.先进行的膨胀可以去除一些小的暗的细节同时会让图像更加明亮;其后的腐蚀操作又去除一些小的亮的细节,并且会减小图像的亮度,同样不会引入前一膨胀操作所去除的部分.其方法经常用于去除图像中的暗细节部分,而相对地保持明亮部分不受影响.可以用来填充物体内细小空洞、平滑其边界的同时并不明显改变其面积.灰度图像的开运算和闭运算在几何上可以理解为把由结构元素b(x,y)表示的曲面沿着由f(x,y)表示的曲面滚动.开运算是沿着f(x,y)曲面的下侧面滚动,而闭运算是沿着f(x,y)曲面的上侧面滚动.经过开运算,f(x,y)曲面中所有比结构元素范围小的波峰和尖锐程度都减小了,从而能够删除图像中在尺度上小于结构元素的几何结构,起到了平滑图像的外凸边缘的作用;经过闭运算,f(x,y)曲面中所有比结构元素范围小的波谷都被平滑,从而具有填充图像中那些比结构元素小的断裂或凹入部分的功能,起到了平滑图像的内凸部分的作用.所以从直观上看,灰度图像的开运算和闭运算具有聚类的功能,即能够把图像中某个范围内灰度相近、数量占优势的图像信息聚到一起,从而使得图像信息不易丢失.在灰度级形态学中实现图像平滑处理的一种途径是先使用形态学开运算操作,而后进行闭运算操作.进行这两种操作后的最终结果是除去或减少了局部亮的和暗的影响因素或噪声.相应的各种图像处理方式的实现效果如上图所示.作为对比,图8和图9给出了均值滤波和中值滤波的效果.我们在此采用的结构元素b(x,y)是一个具有单位高度的5*5像素的平行六面体,使用上述方法对一个灰度图像进行处理.从五种形态学操作的效果图中可以看出,腐蚀操作缩小了图像中物体的轮廓且图像变得更暗,图像中较暗的空洞也变大了;膨胀操作扩大了物体的轮廓且图像变得更亮,图像中的许多空洞已经没有了;经过开运算操作,图像中那些小的、明亮细节尺寸变小了而暗的、灰度的效果没有明显变化,因此图像略有变暗且轮廓基本没变;经过闭操作,小的、暗的细节尺寸变小了而明亮的部分的效果没有明显变化,因此图像略有变亮但轮廓基本没变;经过形态学平滑操作,图像中那些小的明暗细节尺寸都减小了,有效地填充了原始图像中一些小的空洞,并且明亮程度和轮廓都基本与原始图像一样.63第2期詹学峰,等:基于灰度形态学的图像预处理及其三维重构研究原始图像中一般存在许多噪声,噪声的存在将极大影响三维重构的效果.为获取适合进行三维重构的图像,一般对处理后的图像有如下要求:(1)填充图像中一些细小空洞;(2)保持物体的轮廓基本不变;(3)去除图像中一些多余噪声点.一般的滤波处理只是为了减少随机噪声平滑图像,使得图像出现不同程度的模糊.这就不能完全满足要求,特别是填充细小空洞,因此容易丢失切片图像的整体信息.所以,一般的处理是针对二维图像,不大适合重构.而灰度形态学中的平滑要经过开运算和闭运算,分别减小了图像中小的明暗的细节,在很大程度上填充了那些细小空洞,有利于进行良好的重构.3 三维重构三维空间数据场的描述有两类可视化算法,一类是直接体绘制算法,即不构造中间几何图元而直接在屏幕上绘制;另一类是首先在三维空间数据场中构造出中间几何图元,再由传统的计算机图形学技术实现画面绘制.我们在此使用第二类表面重建算法,图像的三维重构主要采用March -ing Cubes 算法,并且通过OpenGL 显示三角面片来实现.3.1 Marching Cubes 算法介绍设想被重构物体所在的三维空间是由一个个体元组成.我们将断层切片集分层读入内存,其中每相邻的两层数据构造多个立方体形状的体元(如图10).由于每个立方体有8个顶点,故我们对这8个顶点进行采样,可以得到它们在对应断层切片上的灰度值.通过判断顶点灰度值的大小就可以得知物体表面与哪些体元相交,或者说穿过哪些体元.如果相交,则通过插值的方法获得物体表面与体元相应边的交点.然后求出相应三角面片上的法向量,最后通过OpenGL 对该三维形体进行重构.64华东交通大学学报 2006年取一个立方体为例(如图11),假设整个立方体只有点v1在被重构物体表面内,则物体表面经过了该立方体,并且近似地可以用三角形片v e1e4e9取代.不同的相交情况就用不同三角面片列取代,显然,由于立方体八个顶点,每个顶点有两种状态(要么在表面内,要么在表面外),这样就有28= 256种情况,利用立方体的对称性将这256种情况简化为14种.通过依次分析组成对象空间的所有体元,从而获得每一个体元与被重构物体表面之间的关系.根据上述等值面与体元相交的14种情形,得出所有发生相交情况的体元.连接所有这些相邻的体元内的三角面片,就基本形成了物体表面.然后对这些三角形片进行绘制,就可以把三维形体显示出来了.每个立方体内的三角片构成是通过连接各边交点来实现的,各边与原始图形表面的交点要用线性插值的方法得到.3.2M arching Cubes算法的程序实现基于MC算法三维重构的实现主要有以下几步:1)构造由体元组成的三维空间.根据切片的大小及其数量,分别在xyz方向的(-1,+ 1)范围内构造三维空间.For cy:=0to GridSizeY do//GridSizeY为切片数量For cz:=0to GridSizeXZ do//GridSizeXZ为切片大小For cx:=0to GridSizeXZ do Begin//GridSizeXZ为切片大小Grid[cx,cy,cz].P.X:=2*cx/GridSizeXZ-1;//x方向从-1到+1Grid[cx,cy,cz].P.Y:=1-2*cy/GridSizeY;//y方向从-1到+1Grid[cx,cy,cz].P.Z:=2*cz/GridSizeXZ-1;End;// z方向从-1到+1其中,Grid三维数组用于构造三维空间.然后由此三维空间里每8个相邻的点,按照如图11所示体元的顶点排列顺序,构造我们所需要的体元.标定好各个体元之后,我们就可以根据下面介绍的索引表进行三角面片排列.2)构造三角片排列索引表LookUp T able文件.在LookUp T able文件中定义了两个数组EdgeTable和Tr-i angleTable.其中,EdgeTable数组代表按照图11所示规则的所有256种等值面与体元相交的情况.例如.$109.=0001 00001001表示图11中体元的e1、e4、e9边分别被物体表面所截.TriangleTable数组则相应地记录了每一种相交情况的三角面片的构成.Ed geT able:array[0..255]of Integer//记录256种情况的截点所在的边{$0,$109,$203,$30a,$406,$50f,$605, $70c,$80c,$905,$a0f,$b06,$c0a,$d03,$e09, $f00,$190,$99,$393,$29a,$596,$49f,$795,$69c,$99c,$895,$b9f,$a96,$d9a,$c93,$f99, $e90,......}TriangleTable:array[0..255,0..15]of Integer//记录256种情况三角形的构成{(-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1, -1,-1,-1,-1,-1,-1),(0,8,3,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1),(0,1,9,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1),(1,8,3,9,8,1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1, -1,-1,-1),......}3)判断各个体元与表面是否相交.下面为某体元中第一个顶点的灰度采样值与等值面进行比较的程序段.If(GridCube.GridPoint[0]^.Value<=SelectPart.M axValue) and(GridCube.GridPoint[0]^.Value>=SelectPart.MinVa-l ue)thenCubeIndex:=CubeIndex or1;如果有相交情况出现的话,利用EdgeTable数组查找体元的各个边与被重构物体表面相交的情况,再通过插值公式计算截点信息.If(EdgeT able[CubeIndex]and1)<>0then VertList[0]: =Interpolate(GridPoint[0]^.P,GridPoint[1]^.P,GridPoint[0]^. Value,GridPoint[1]^.Value);最后根据由TriangleT able数组对应的三角面片信息,由OpenGL将所有出现的三角面片显示出来.3.3运行结果及对比分析从三维重构的线框模式中,我们可以很清楚地看到该器官形体的各个部分都是由多个三角面片组成的.而从重构的效果可以看出,经过灰度形态学平滑后产生的三维形体比之平滑前的少了许多杂质部分,并且有效地保持了基本的整体轮廓和形态.这便于我们更清楚有效地辨认以及判断医学器官的实际构成,从而做出正确的诊断分析.4结束语通过对医学图像的三维重构实现,我们可以得到更加直观的效果,比只看二维图片能获得更多的信息.在原始切片预处理过程中,由灰度形态学的方法,通过使用不同的结构元素对灰度图像进行处理,就能够得到较好的效果,有效地起到平滑图像的作用,从而可能对图像的三维重构产生更好的效果.由于采用的是基本的MC算法,下一步我们有必要对算法进行改进,尽量减少程序的计算冗余,缩短重构时间,提高重构效率.65第2期詹学峰,等:基于灰度形态学的图像预处理及其三维重构研究参考文献:[1]费广正,等.可视化OpenGL 程序设计[M ].北京:清华大学出版社,2001.[2]David F.Rogers.计算机图形学算法基础[M ].北京:电子工业出版社,2002.[3]唐泽圣,等.三维数据场可视化[M ].北京:清华大学出版社,1999.12.[4]彭 波,崔永普,等.用于数字监控系统的图像去噪算法的研究与实现[J].北京:中国农业大学学报,2004,9(5).[5]王树文,闫成新,等.数学形态学在图像处理中的应用[J].北京:计算机工程及应用,2004,23.Research on Preprocessing of Slices Based on Gray Morphology and3D Reconstruction TechnologyZHAN Xue -feng,JIANG Xian -gang,HU Xiao -yan(Information &Control Engineering Institute,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China)Abstract:This paper discusses the technologies of slices .preprocessing before 3D reconstruction,3D surface reconstruc -tion algorithm )0Marching Cubes 0and the progra mming imple mentation of the algorithm.It reaches intending result in the testing software.Key words:gray Morphology;3D reconstruction;marching cubes66华东交通大学学报 2006年。
基于图像灰度信息的三维重构技术研究
第１章绪论图像重构后的精度也就越低。
基于ＳＦＳ方法进行三维重构的效果如图１．１所示。
图１－１（ａ）为输入的包含噪声的灰度图像（１０８Ｘ１２２像素），图１．１（”为采用ＳＦＳ方法获得的重构模型的三维点云图。
由图１－１（ｂ）可以看出，重构的模型由于受到噪声的影响，其重构质量较差。
当重构的模型二维轮廓尺寸大小为１０８×１２２ｍｍ，则图１．１（ｂ）的三维点云模型在ｘ、Ｙ方向的分辨力均为Ｉｍｍ，显然，这样的分辨力无法满足计算机辅助设计、逆向工程、工业测量等应用的实际需要。
（ａ）输入的图像（”重构的三维模型图１－１基于ＳＦＳ方法的图像三维重构Ｆｉｇ．１·１ＴｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｉｌＳＦＳｍｅｔｈｏｄ上述缺陷的存在极大地限制了基于图像的三维重构技术的应用范围。
为拓展该技术的应用范围，必须改善重构模型的分辨力，即必须从理论方法上对图像的三维重构技术进行改进，研究一种能够满足实际应用要求的三维重构技术。
１．３课题主要研究内容及意义１．３．１课题主要研究内容针对上节中提到的ＳＦＳ方法中存在的问题，结合具体的实现方法，确定本课题的主要研究内容如下：（１）图像预处理研究改善图像质量的图像处理方法，主要解决图像格式转换、图像灰度化、噪声去除等问题。
燕山大学工学硕士学位论文（ｂ）最近邻插值法（ｄ）双立方插值（ａ）输入图像（ｃ）双线性插值（ｅ）本文方法图３－５基于参数域映射的Ｂ样条图像插值Ｆｉｇ．３—５ＴｈｅｉｍａｇｅｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｍａｐｐｉｎｇｏｆＢ－ｓｐｌｉｎｅ第４章ＳＦＳ方法及实现Ｐ：睦二纠ｘｌｏｏ％（４．３６）ｚｔ利用上式可求得半球体表面各点恢复高度ｚ与半球体表面各点理论值之间存在的相对误差。
其中最大相对误差Ｐ一为１１．３５％，相对误差的平均值虿为７．６３％。
上述误差值与文献【８０】给出的常见ＳＦＳ算法的误差值基本一致。
图像处理及三维重建的综述课件
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
1.问题的提出及其研究意义 2.国内外的研究现状 3.图像处理基本理论及方法 4. 三维重建基本理论及方法 5.参考文献
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
3.图形处理基本理论及方法
要实现CT断层图像的三维重建，首先要对二维CT图像处 理，提高图片质量。由于医学cT图像本身就是一种数字图 像，数字图像处理的基本理论及方法也适用于CT图像。
本 章系统地介绍了第四章医学图像处理及三维重建软件开发 中所运用到的图像预处理、灰度图像二值化、图像增强、 图像分割等基本理论及相关的算法。
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
3.2中值滤波
CT图像的形成中会引入不同的噪音，为了确保图像的质 量，需要去除噪音，中值滤波能够有效地去除尖峰信号， 削平振动噪音，而对阶梯或陡然下降信号却能很好地保 留，因此它既能有效地抑制噪音，又能很好地保留有效信 号。另外，中值滤波不需要做乘除运算，处理速度也较 高，因此非常适合于CT图像的平滑和去噪处理。中值滤
Байду номын сангаас
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
3.1灰度图像二值化
灰度图像二值化的目的是对图像进行分割，对于CT图像 的分割，主要是骨组织和软组织的分割，而二者的灰度值 相差很大，所以可以采用阈值分割法将其分离出来。具体 的方法就是根据灰度图像的分布，选定一个灰度值作为标 准值，然后将图像矩阵中每像素的灰度值与标准阈值比 较，这样就将一幅灰度图像转化为一幅黑白二值图像，实 现关节软组织和骨主体边界轮廓的清晰区分实现图像分割
基于图像的三维重建技术研究
基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展，基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。
本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析，探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。
本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域，为后续研究提供背景和基础。
重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法，包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤，以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。
本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍，如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等，以展示其广泛的应用前景和社会价值。
对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望，提出未来可能的研究方向和应用领域。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发，推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。
二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论，通过从二维图像中提取深度信息，进而恢复出物体的三维形状和结构。
这一过程涉及多个关键步骤，包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。
特征提取是三维重建的基础。
通过算法识别图像中的关键点和特征，如角点、边缘等，这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。
这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系，也为相机标定和立体匹配提供了依据。
相机标定是确定相机内外参数的过程，包括相机的内参（如焦距、主点等）和外参（如相机的位置和方向）。
准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要，因为它直接影响到三维点的计算精度。
接着，立体匹配是基于两幅或多幅图像，通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系，以获取深度信息的过程。
这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。
立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。
根据相机参数和立体匹配的结果，可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标，从而构建出物体的三维模型。
医学影像处理中的三维数据重构技术研究
医学影像处理中的三维数据重构技术研究随着科技的不断发展，医学领域的影像技术在临床应用中起到了越来越重要的作用。
其中，三维数据重构技术是医学影像处理中不可缺少的一环。
本文将就医学影像处理中的三维数据重构技术进行研究探讨。
一、三维数据重构技术的基本概念三维数据重构技术是将二维图像信息转化为三维模型，再将三维模型可视化的一种技术。
医学影像处理中，最常见的三维数据重构方法是CT重建技术、磁共振成像（MRI）体绘制技术、放射学三维成像（DSA）技术等。
二、三维数据重构技术在医学影像处理中的应用1. CT重建技术CT重建技术是一种通过计算机将各个方向的多个影像像素进行重组的方法，生成三维影像模型。
CT重建技术特点是时间短，精度高，方便临床应用。
在头颈部、肺部、腹腔、骨骼等多种临床应用中都有广泛的应用。
2. MRI体绘制技术MRI体绘制技术是通过对各方向的MRI图像进行剖面重组，最终生成3D体绘制模型。
3D体绘制模型具有精度高、无创性、高保真度、临床应用广泛等特点。
在脑部病变、肌肉、软组织等方面有着广泛的应用。
3. DSA技术DSA技术是一种将X线影像信号转化为血管及其病变的三维表现形式的技术。
DSA技术的特点是高分辨率、准确性高、可实现多经多角度成像等。
在神经血管病变、心血管病变等方面有着重要的应用。
三、三维数据重构技术研究现状在三维数据重构技术应用中，当前的研究重点在于精度和速度的提高，同时通过不同的算法和技术手段来解决目前存在的各种问题。
目前的国内外相关研究可以归纳为以下几个方面：1. 具有观察和比较性能的多维数据可视化技术的开发随着医学影像处理中数据量的不断增大，多维数据可视化技术的研究变得尤为重要。
当前的研究重点在于开发一些有效的算法和技术手段以对多维数据进行可视化与分析。
2. 建立精确的三维解剖模型医学影像处理中的三维重建技术需要建立准确的解剖模型，以更好地完成重建和测量工作。
因此，精确的解剖模型构建成为国内外研究的主要方向之一。
基于灰度形态学的图像预处理及其三维重构研究
第２ ３卷第 ２ 期
２ Ｏ ４月 Ｏ６年
华
东
交
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大ｏ ２
Ｊｕｎ ｌ ｆＥ ｓ ｈｎ ｉｏｏ ｇＵｎｖｒｉ ｏ ｒａ ａｔＣ ｉａＪａｔｎ ｉｅｓｙ ｏ ｔ
Ａｐ ． Ｏ ６ ｒ 。２ Ｏ
收 稿 日期 ：０５…１ １ ２０ ０ ５
基金项目： 江西省教育厅 ２０ 年科研基金资助项目． ０４
作者简介 ： 詹学峰 （９ １ ， ， １８ 一）男 江西九江人 ， 华东 交通大学在读研究生 ， 主要研究领域 ： 工业监 控 、 数字 图像处理
维普资讯
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第２ 期
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６ ３
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线结构光综述灰度重心法
线结构光综述灰度重心法
线结构光技术是一种基于非接触式快速三维测量原理的成像技术，它通过将激光光源发射出的光在物体表面产生一系列光带，再由高速相机对物体表面反射的光进行采集和处理，从而实现对物体表面进行高速三维重建的技术。
而灰度重心法是一种基于图像处理的算法，它通过计算物体表面上每个顶点灰度值的重心坐标，从而实现对物体表面的三维形态进行测量的技术。
线结构光技术与灰度重心法的结合，可以更加全面、精准地进行三维形态的测量。
在使用线结构光技术进行高速三维测量时，由于物体表面会产生遮挡和反射等问题，导致采集到的图像存在噪声和干扰。
而灰度重心法能够通过对图像的灰度值进行处理，过滤噪声和干扰，从而提高重构的精度和可靠性。
同时，灰度重心法还可以对物体表面的纹理和形态进行分析和测量，从而实现更为全面的三维形态测量，并被广泛应用于工业、医疗、文化遗产等领域。
需要注意的是，线结构光技术与灰度重心法的结合在实际应用中也存在一些问题。
例如，在物体表面存在深度变化和复杂的形态结构时，灰度重心法可能会出现误差和漏测等问题。
此外，在进行高速三维测量时，快速处理算法和优化方法也是必不可少的。
总之，线结构光技术与灰度重心法的结合，为三维测量技术的发展提供了更为丰富和广阔的空间，其应用前景十分广阔。
随着技术的不断升级，相信这种测量方法将会在越来越多的领域得到广泛应用。
基于灰度图像处理的医学图像分析技术研究
基于灰度图像处理的医学图像分析技术研究随着计算机技术的不断发展，医学图像分析技术也得到了快速发展。
医学图像分析技术是一项重要的技术，可以通过对医学图像数据进行处理和分析，以实现病态检测、疾病评估和诊断等方面的应用。
在医疗管理、疾病预防、研究和治疗中，医学图像分析技术已经成为不可缺少的一部分。
灰度图像处理技术是医学图像分析技术中的一项基础技术。
使用灰度图像处理技术，可以对图像进行降噪、增强、分割、配准等处理，以便进行更有意义的分析和诊断。
下面，我们将介绍灰度图像处理技术在医学图像分析技术中的应用，包括医学图像的预处理、分割、特征提取等方面。
一、医学图像的预处理医学图像的预处理是对原始图像进行降噪、增强等处理，以便进行更有效的分割和特征提取。
医学图像通常存在一些伪影和噪声，并且具有复杂的组织结构和强烈的背景干扰，这些都会影响诊断的准确性。
因此，对医学图像进行预处理是非常必要的。
在医学图像的预处理中，常见的处理方法包括平滑滤波、信噪比改善、锐化等。
其中，平滑滤波可以有效地降低图像的噪声，以便进行更好的图像分割或特征提取。
信噪比改善可以去除图像中的伪影和噪声。
锐化可以增强图像的边缘和对比度，使图像更清晰明了。
通过这些预处理方法，可以得到更准确、清晰的医学图像，以便进行后续分析和处理。
二、医学图像的分割医学图像的分割是将图像中的不同组织和结构分离出来，以便进行更有意义的特征提取和分析。
对于CT、MRI等医学图像，分割是医学图像分析技术中的关键步骤之一。
目前，医学图像分割技术主要包括两种方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
基于阈值的分割是将图像中的像素按照一定的阈值范围进行分类。
基于边缘的分割则是将图像中的边缘进行提取，作为分割的依据。
这些方法在医学图像分割中，都可以达到较好的分割效果。
同时，在实际应用中也可以将多个分割方法结合起来，以获得更好的效果。
三、医学图像的特征提取医学图像的特征提取是指从图像数据中提取出有意义的特征，以便进行病态检测和诊断。
基于灰度的三维重建的原理
基于灰度的三维重建的原理
基于灰度的三维重建是一种常用的三维重建方法，其主要原理是利用
灰度信息将二维图像转化为三维模型。
该方法主要包括以下步骤：
第一步是图像获取，通过相机或扫描仪等设备获取二维图像。
第二步是三维模型的初始生成，利用三角剖分等方法将二维图像转化
为初始的三维网格模型。
第三步是灰度值的处理，利用计算机图形学中的线性插值算法，将二
维图像中的灰度值映射到三维网格模型上，生成三维的灰度网格模型。
第四步是曲面重建，通过曲面拟合等方法对三维灰度网格模型进行曲
面重建，得到更完整的三维模型。
总的来说，基于灰度的三维重建方法具有高效、精度高等优点。
它可
以应用于医学影像、文物复原等领域，为这些领域的发展提供了有力
的支持。
当然，这种方法也存在一些缺陷。
由于该方法主要是基于灰度值的处理，因此对于图像中噪声、光照等干扰因素较为敏感，容易导致模型
质量下降。
此外，基于灰度的三维重建方法还面临着算法复杂度高、计算时间长等问题。
为了解决这些问题，研究者们正在探索和发展更加高效、精确的三维重建方法，例如基于深度学习的三维重建等。
总的来说，基于灰度的三维重建方法是一种常用的三维重建技术，但其优缺点需要我们进行全面考虑。
我们可以根据应用需求选择合适的三维重建方法，从而为实际应用提供更好的支持。
基于机器视觉的三维灰度重构技术
黏性系数,将气体和液体的动力黏性系数分别设置为 5 x 03 2 x02 . 1-和 . 1-,此时可以清楚地看出黏性对激 0 0
人 头面 部 的三维 灰度重 构 ,如 图 l 示 ,其 中 ,图 1 ) 三维 重构 的点云 , 图 lb是伪 彩色三 维 结果 , 图 所 (是 a () 1c是 在加 入灰度 映射 后 的重 构结 果 . ()
() b
图 1 人 头面 部三维 灰厦 重构统不仅能提供物体上各被测量点的三维坐标信息,同时还提供了各点的灰度信息,如 果将黑 白传感器更换为彩色传感器 ,还能实现物体三维彩色重构 ,如果增加结构光 的密度或改变其相位 , 还可提高重构精度 ,更细化物体表面,这将更有利于寻找在三维逆向工程 中起着关键作用 的物体表面的特 征点,线和面 ,计算其三维几何信息,还可使呈现的物体更加逼真.
舯. 劢 l,其 中 z= 一 . 】 0 1 2是无扰 动气 体 一液 体交界 面位置 , f 1 ro 是交 界面肿 扰动 强度 ,激 波初 始位 置为 z .. =-1 5
NS方程中气体和液体动力黏性系数 别取 4 x0 盼 . 1 和 1 x 03 0 . l-.计算采用区域分解方法,高性能并行计 0 算 中心 MP 环境下完成,计算网格量为 10 10 30 I 6x 6x 2 .由于激波对交界面加速时在交界面上 × 产
图像处理程序进行色彩分析 ,获得一个窗 口子阵列,再确定它在整个伪随机编码阵列中的位置,从而进一
三角面元灰度图象三维重建算法研究
何晓辉 、马银平 、陈 震 :三角面元灰度图象三维重建算法研究 表 1 收敛时间比较 (迭代 10 次)
013
0148
016
0175
1137
1135
1141
1154
误差 最小绝对误差 最大绝对误差 平均绝对误差
表 2 为误差比较结果 (加权系数μ= 0154)
μ= 013
μ= 0148
μ= 016
物体图象的三维重建[1]是图象处理的一个重要研究分支 ,作为当今热门的虚拟显示和科学可视化的基 础 ,它被广泛应用于检测和观察中 。最早提出阴影重建 (Shape from Shading ,简称 SFS) 问题的是 Horn ,并且最 近二十年来已得到了深入的研究 。到目前为止 ,已涌现出了许多的算法[4] ,但多数算法都是基于正交投影 , 且存在需要已知光源位置 、边界条件等局限性[6 - 7] 。三角面元灰度图象三维重建算法 ,不需要知道光源位 置 ,也不需要知道边界条件 ,它直接以高度 Z 为变量去求解 ,本文对最后的迭代求解进行了优化 ,从而加快了 算法的收敛速度 ,提高重建的精度 。
[ 参考文献 ]
[1 ] 章毓晋 1 图象处理和分析[M]1 北京 :清华大学出版社 ,19931 [2 ] 万勋 1 大型稀疏线性方程组的解法[M]1 北京 :国防工业出版社 ,19811 [3 ] 朱方生 1 计算方法 1 武汉 :武汉大学出版社 ,20031 [ 4 ] R1 Zhang ,P1 - S1 Tsai ,J1 E1 Cryer and M1 Shah1 Shape from shading : A survey[J ]1 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,
最新ct图像处理及三维重建的综述PPT课件
4.三维重建基本理论及方法
由一系列二维CT断层图像上的轮廓线重构三维形体， 即医学图像的三维重建实质上个三维数据的生成及显示的 可视化问题。三维重建技术能充分利用CT、MR工等医学
图 像数据。
医学图象的三维重建就是根据输入的断层图象序列， 经分割和提取后，构建出待建组织的三维几何表达，这种 三维几何表达的模型最常用的就是表面模型。表面模型一 般以平面片特别是三角面片来逼近表示，对于封闭的表
3.1灰度图像二值化
灰度图像二值化的目的是对图像进行分割，对于CT图像 的分割，主要是骨组织和软组织的分割，而二者的灰度值 相差很大，所以可以采用阈值分割法将其分离出来。具体 的方法就是根据灰度图像的分布，选定一个灰度值作为标 准值，然后将图像矩阵中每像素的灰度值与标准阈值比 较，这样就将一幅灰度图像转化为一幅黑白二值图像，实 现关节软组织和骨主体边界轮廓的清晰区分实现图像分割
Visible Human to patient-specific CT data
[J].Computerize Medieal Imaging and GraPhics，2000，24. [26] Lee T.Y.，Weng T.L.，Lin C.H.，Sun Y.N. Interactive Voxel Surface rendering in medical Applications [J]. Computerized Medieal Imagine and Graphies，1999，23. [27] Salvolini L，Seeehi EB，Costarelli L et al. Clinieal aPplications of 2D and 3D CT imaging of
3.图形处理基本理论及方法
灰度图像增强算法研究
灰度图像增强算法研究随着科技的发展，数码相机、摄像机已经逐渐取代了传统的胶片相机，人们通过拍摄得到了大量的图片和视频。
然而，由于种种原因，这些图片或者视频中的灰度信息并不总是完美的，因此需要进行灰度图像增强处理。
本文将对灰度图像增强的相关算法进行研究和讨论。
一、灰度图像增强的概念和方法灰度图像增强，是指通过一系列的算法或方法来将低对比度的图像转换成更高对比度的图像，从而提高其质量和观感效果。
灰度图像增强既可以用于人眼直观感受的图像增强，也可以用于计算机视觉相关领域的图像增强。
常见的灰度图像增强方法包括线性变换、直方图均衡化、局部增强、非线性变换以及基于深度学习的增强方法等。
其中，线性变换是最基本的一种方法，常用于对灰度值进行简单的调整，如亮度、对比度等。
而直方图均衡化则是常用于对整幅图像进行均衡化，将图像的像素值范围映射到一定的区间内，以增强图像的对比度。
而局部增强则是从整幅图像的角度出发，对图像的某些局部区域进行增强。
常见的局部增强方法包括拉普拉斯锐化、高斯滤波和中值滤波等。
对于非线性变换方法，常用于增强特定场景下的图像，比如夜间拍摄、背景有强光照射的图像等。
基于深度学习的增强方法则是由训练好的卷积神经网络通过对图像进行学习提高图像的质量。
二、灰度图像增强算法的研究进展近些年来，随着计算机技术和机器学习的快速发展，灰度图像增强算法也在不断地进行多方面的研究和改进。
比较有代表性的有基于深度学习的灰度图像增强方法，通过搭建深度神经网络以及大量的数据训练，实现对各种场景下的图像质量进行提高。
基于深度学习的灰度图像增强方法不仅能够处理单张灰度图像，还可以对视频中的灰度部分进行增强处理。
除了基于深度学习的方法外，还有一些理论上的算法也值得关注和研究。
比如，在直方图均衡化算法的基础上，添加更多的约束条件，使得图像中的细节更丰富，效果更佳。
另外，还有些算法引入了抑制噪声的方法，可以有效地消除图像中的噪声。
三、灰度图像增强算法应用的前景灰度图像增强在计算机视觉和图像处理领域中有着广泛的应用，如医学图像、安全监控图像等领域。
灰度形态学重构
灰度形态学重构
灰度形态学重构是一种基于数学形态学理论的图像处理技术，主要用于图像分割、去噪、形态学重构等方面。
它的基本原理是通过对图像的灰度值进行操作，实现对图像形态的调整和优化。
在灰度形态学重构中，最常用的操作包括膨胀和腐蚀。
膨胀操作可以将图像中的物体边缘进行扩张，使其更加突出；而腐蚀操作则是将物体边缘进行收缩，使其更加细节化。
除了这两个基本操作之外，灰度形态学重构还可以通过其他的操作方式来实现图像的优化处理。
例如，形态学重构可以通过开运算和闭运算来实现去噪和图像分割的效果。
开运算可以将图像中的小噪点进行去除，使图像更加清晰；而闭运算则是将图像中的物体进行连接，使其更加连续。
在实际应用中，灰度形态学重构可以应用于医学图像、工业图像、自然图像等多个领域。
例如，在医学领域中，灰度形态学重构可以用于肺部图像的分割和肿瘤检测；在工业领域中，灰度形态学重构可以用于检测产品表面的缺陷和异物。
灰度形态学重构作为一种常用的图像处理技术，具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
随着计算机技术的不断进步和图像处理算法的不断优化，相信灰度形态学重构在未来会有更加广泛和深入的应用。
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
基于视觉的三维重建关键技术研究综述一、本文概述三维重建技术是指从二维图像中恢复出三维物体的几何形状和结构信息的技术。
随着科技的发展，基于视觉的三维重建技术在医疗、工业、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。
本文旨在综述三维重建的关键技术，为相关领域的研究提供参考。
二、三维重建技术概述2、1随着计算机视觉和图形学技术的飞速发展，基于视觉的三维重建技术已成为当前研究的热点之一。
三维重建技术旨在从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和结构，具有广泛的应用前景。
在医疗、工业、虚拟现实、增强现实、文物保护、安防监控等领域，三维重建技术都发挥着重要的作用。
在医疗领域，三维重建技术可以用于辅助诊断和治疗，如通过CT或MRI等医学影像数据生成三维人体内部结构模型，帮助医生更准确地了解病情并制定治疗方案。
在工业领域，三维重建技术可以用于产品质量检测、逆向工程等，提高生产效率和产品质量。
在虚拟现实和增强现实领域，三维重建技术可以为用户提供更加真实、沉浸式的交互体验。
在文物保护领域，三维重建技术可以用于对文物进行数字化保护和展示，让更多人能够欣赏到珍贵的文化遗产。
在安防监控领域，三维重建技术可以用于实现更加智能的监控和预警，提高安全防范能力。
因此，研究基于视觉的三维重建关键技术对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。
本文将对基于视觉的三维重建关键技术进行综述，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。
21、2近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和学习能力为三维重建带来了新的机遇。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而用于三维重建任务。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络，已被广泛用于从单张或多张图像中预测三维形状。
这类方法通常利用大量的图像-三维模型对作为训练数据，通过监督学习的方式学习从二维图像到三维形状的映射关系。
医学图像处理中的分割与三维重构技术研究
医学图像处理中的分割与三维重构技术研究医学图像处理在现代医学领域中扮演着重要的角色，它可以帮助医生准确诊断疾病、指导手术操作和制定治疗方案。
其中，图像分割和三维重构技术是医学图像处理中的两个重要研究方向。
本文将从分割技术和三维重构技术两个方面来探讨医学图像处理中的相关研究。
一、医学图像分割技术研究医学图像分割技术是将医学图像中的目标与背景进行准确分离的过程。
它可以提取出感兴趣的解剖结构、病灶区域或组织区域，为后续的分析和处理提供基础。
以下是一些常用的医学图像分割技术：1. 阈值分割：根据图像亮度值或灰度值的阈值将图像划分为不同的区域。
适用于病变区域与正常组织灰度值差异较大的情况。
2. 区域生长算法：从用户指定的种子点开始，利用相似性准则不断扩展区域边界。
通过图像中局部区域的一致性来进行分割。
3. 边缘检测：通过检测图像中的边缘信息来实现分割。
常用的算法有Canny算子、Sobel算子等。
4. 模型驱动分割：依靠图像的统计模型或形状模型进行分割。
例如，Active Shape Models (ASM) 和 Active Appearance Models (AAM)。
这些分割技术各有特点和适应范围，根据具体应用领域的需求选择合适的方法。
例如，在肺部CT图像的分割中，阈值分割和区域生长算法结合应用可以提取出肺部区域并分割出不同的病变。
二、医学图像三维重构技术研究医学图像的三维重构技术可以将二维的医学图像转化为三维的模型，从而提供更全面的信息。
三维重构技术可以为医生提供更直观的空间感，帮助医生准确定位和分析。
以下是一些常用的医学图像三维重构技术：1. 体素表示法：将医学图像中的每个体素（三维像素）赋予不同的属性值，例如灰度值、密度值等。
通过对不同体素的属性值进行插值和表面绘制，可以生成三维模型。
2. 三维重建算法：通过多个二维图像的投影信息重建出三维模型。
常用的算法包括滤波反投影算法、最大似然算法等。
从灰度图像到3D扫描的数字化建模技术研究
从灰度图像到3D扫描的数字化建模技术研究数字化建模技术又称为计算机辅助设计（CAD）技术，是指利用计算机技术和软件，对实体或虚拟对象进行数字化建模、参数化表达、模拟仿真，以及生成图形图像等过程。
它的出现对于各行各业的生产、制造、建设和设计等领域都有着重要的推动作用。
在数字化建模技术中，从灰度图像到3D扫描是一种常见的数字化建模方法，本文将深入探讨该技术在数字化建模中的应用与研究。
灰度图像是一种用灰度表示图像中每个像素点亮度的图像。
具体而言，灰度图像指的是从数字图像中提取亮度信息的图像，而不考虑颜色信息。
灰度图像在数字化建模中有着广泛的应用，包括图像处理、图像分割、物体识别等。
其中，图像处理是指从灰度图像中提取有用信息，对图像进行清晰化、滤波、增强等处理，常用于医学影像分析、表面缺陷检测等领域；图像分割是指将灰度图像中的像素点分成不同区域，常用于人脸识别、交通监控等领域；物体识别是指从图像中判断物体是否存在并进行识别，常用于智能家居、机器人导航等领域。
而3D扫描技术则是将物体三维形态数字化的一种技术。
其基本原理是利用激光光束等非接触式传感器扫描物体表面，获取其三维坐标信息，再将所采集的数据重构成3D模型。
这种技术具有高效、精确、无损、非接触等优点，因此在工业设计、逆向工程、文化遗产保护等领域得到了广泛应用。
在数字化建模中，灰度图像与3D扫描结合的应用也逐渐成为了一个研究热点。
其基本思路是先采用3D扫描获取物体表面的三维坐标信息，再利用灰度图像获取物体的纹理、色彩等信息，最后综合两者，重构出高度精确的3D模型。
这种方法能够很好地解决仅使用3D扫描或灰度图像分别进行数字化建模时产生的误差和不足，提高了数字化建模的精度和准确性。
在实际应用中，灰度图像到3D扫描的数字化建模技术主要应用于以下几个领域：1、工业设计工业设计是指将机械、电子、软件等元素融合在一起，设计出具有良好功能和美感的产品。
在工业设计中，数字化建模技术是一个十分重要的环节。
三角面元灰度图象三维重建算法研究
三角面元灰度图象三维重建算法研究
何晓辉;马银平;陈震
【期刊名称】《南昌航空大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(021)002
【摘要】三角面元SFS算法是结合三角面元模型和线性反射图来阐述SFS问题的,该算法的基本思想是用三角面元素来近似光滑表面,并用一系列基于节点的线性方程组合来表达该表面.本文在此算法的基础上,求解时通过加权平均迭代,提高了恢复的准确性和迭代的收敛速度.
【总页数】4页(P38-41)
【作者】何晓辉;马银平;陈震
【作者单位】南昌航空大学,江西南昌,330063;南昌航空大学,江西南昌,330063;南昌航空大学,江西南昌,330063
【正文语种】中文
【中图分类】O182.2
【相关文献】
1.基于二维灰度图像的规则形体三维重建 [J], 钱苏斌
2.基于断层序列图象的三角域拓扑模型快速剖分算法研究 [J], 黄禹;段正澄;朱国力;龚时华
3.基于置乱和灰度扩散的图象置乱算法研究 [J], 尹德辉;唐燕;李炳法
4.物方面元匹配在倾斜摄影三维重建中的应用 [J], 何维龙;王福平;郑川江
5.基于单幅灰度图像的快速三维重建方法研究 [J], 高欣健;张旭东;高亚捷;OTT Peter
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灰 度 图像 三维 重 构 技 术研 究综 述
孙林丽 ，李 言 ，郑建明
（． １ 西安 邮电学院 自动化 学院，陕 西 西安 ７０ ２ ；２ 西安理 工大学 机械 与精 密仪 器学院，陕西 西安 ７０ ４ ） １１１ ． １０ ８
摘要 ： 绍明暗恢复形状算法 （ ｈ ｐ ｒｍ ｈｄｎ ，Ｆ ） 介 Ｓ ａ ｅ ｏ Ｓ ａ ｉｇ Ｓ Ｓ 的基 本原理。从 解算方 法和 光照模型的 角度 ，分别 总结 Ｆ 和分析 目前 Ｓ Ｓ算法所存在的主要 问题 。发现经典 Ｓ Ｓ算法解算复 杂， 边界 初始条件和 约束条件过 于依赖 ， Ｆ Ｆ 对 而
主要手段 的最小化方法 ， 如增加平滑约束条件 、 可积
约束条件 、 亮度梯度条件 和曲率指数一致性约束条
基金项 目： 陕西省教育厅产业化基金资助项 目（０ ０Ｃ ９ ２ １Ｊ １ ）
作者简介： 孙林Ｎ（９Ｏ）女 ， １８一， 讲师， 博士， 研究方向： 图像处理与模式识别 ，－ ａ ： ｕｌ ｌ ｕ Ｌ ｄ．ｎ李言（９０ ， 教 Ｅｍ ｉ ｓｎｎ ＠ｘｐ ｕｃ； ｌ ｉｉ ｅ １６一 男， ） 授， 研究方 向： 智能制造 、 先进制造技术 。
面的反映 了物体 的方 向反射 特性。随着对 Ｂ Ｄ Ｒ Ｆ
局部方法将物体表面微观假设为凸形的局部表
面， 采取局部计算的方式得到每个位置的表面法矢 ，
但是这种算法是一种近似 的方法， 只适合对凸形表 面形状的重构 ， 凹的弧表面 就会 出现较为 严重 的 失误 。 传播方法主要是采用了确定图像的最亮点为奇 异点 ， 并指定了奇异点的高度值 ， 之后按照最小下山 原理逐步的确定下山表面的表面方向和高度 。该算 法对于各种反射表面都 比较适用 ， 但是最突出的缺 陷在于： 一是指定 了所有奇异点的统一高度 ， 这是不 符合实际情况的； 二是在传播计算 的过程中， 物体表 面如果 出现 曲率 性质 的变化 时， 算法 将无 法正确
型， 指出这两方面中存在的问题 ， 并对未来基于单幅
图像的三维重构技术的发展方向进行概述。
１ 单幅 图像 重构 算法
基于单幅图像 的重构技术中， 以明暗恢复形状 （ｈ ｐ ｒｍ Ｓ ａｉｇ Ｓ Ｓ 技术获取物体表 面三 Ｓ ａ ｅ ｏ ｈ ｄ ， Ｆ ） Ｆ ｎ
法的解算有三类方法： 优化迭代算法、 局部方法和传 播方 法 ［ １ 。
物体表面深度信息 的， 以物体表面任意点处 的法 将
对物体进行重构 ， 具体实现为利用二维 的投影恢复
物体三维形状的数学过程和计算机技术。 目 前大多 数三维重构的研究是基于物体 的二维图像信息 ， 即 采用即时拍摄的单幅 Ｃ Ｄ相片来进行重构， Ｃ 克服了 传统的基于几何重构技术 中的标定问题 ， 具有即时 、 简单方便的特点 ， 成为了近年来 的研究热点［ １ 引。 单幅 Ｃ Ｄ图像重构仅需要对单幅图像进行预 Ｃ 处理 ， 无多幅图像的匹配和摄像机标定的问题 ， 从单 幅图像中进行三维几何信息 的获取 ， 该技术具有显 著的简单便捷的优势［ ］ ４。 本文从两个角度来分析基于单幅图像三维重构 的算法 ， 即算法解算过程和算 法中所应用 的光 照模
关键词 ： 计算机视 觉 ； 明暗恢 复形状； 三维重构 ； 向反射 分布 函数 二
中图分类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１
三 维重 构是 计 算 机 视觉 的重 要 发 展方 向之 一 ，
论对 朗伯 表 面所建 立 的反 射 图方 程进 行解算 以获取
主要研究任务是从图形 数据 中获得三维的信息 ， 并
矢梯度值 （ ｇ 为变量的非线性函数 Ｒ（ ，） ，） ｐ 口 和以
该点对应 的图像灰度值 Ｉｘ ） （ ， 联立可得方程［］
Ｉ ｘ， （ ）一 Ｒ（ ｑ ｐ， ）一
垒 型： ： ！ ± ±旦垡
Ｊ１ ＋ ＋ ｑ ３・￣１ ／ ＋ ＋ ｑ
ｒ、 １
其中 ｋ 为漫反射系数， 为人射光 ，Ｐ ，ｏ 为光 （ｏｑ） 源处的法矢梯度值 。 从上式可 以看出， 物体表面每一点有两个未知 量， 但是相对应的图像中， 只有一个已知 的灰度值。 对于这种病态的反射图方程的解算， 前 国际上通 目 用的方法是由已知的关于物体的形状特征添加其他 附加约束 ， 建立正则化的数学模型， 来求解出物体表 面的高度数据。根据正则化的方法 的不同，Ｆ 算 ＳＳ
・
１ ・ ４
西
安
邮
电
学
院
学
报
２１ 年 ｌ ０１ １月
件等。通过组合使用这些约束条件 ， 通过迭代计算 使得最小化约束方程有解 。然而该算法对于初值非 常敏感 ， 在对初值不确切的情况下 ， 算法的结果会有
较大的误差。
来进行物体光照模型的描述［］来解决 Ｓ Ｓ １， ２ Ｆ 问题中 光照模型的精确度 的问题 。Ｂ Ｄ Ｒ Ｆ定义为反射方向
２ 重构算法分析
２ １ 算法解算方法分析 ．
维几何形状信息 ， 具有非接触测量和对环境要求低
的显 。经典 的 Ｓ Ｓ ７ － Ｆ 算法是应用光度学理
收稿 日期 ：０ １０ —２ ２ １－６０
优化迭代算法的解算主要是 以增加约束条件为
２１ 年 １ ０１ １月 第 １卷 第 ６ ６ 期
西 安 邮 电 学 院 学 报 Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ ＩＡ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ Ｏ Ｏ Ｔ Ｎ Ｅ Ｅ Ｏ ＵＮＣ ＴＯ Ｓ Ｏ Ｒ Ａ ＦＸ ’ Ｎ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ ＦＰ Ｓ ＳＡ Ｄ Ｔ Ｌ Ｃ ＭＭ ＩＡ Ｉ Ｎ
Ｎｏ．２ １ ｖ ０１ Ｖ １ ６ ｏ６ ｏ １ ． ． Ｎ
且 因实际物体表 面并不符合 朗伯 体光反射 状况 ， 故解算精 度较 差。强调 光照模 型对 于 Ｓ Ｓ问题 的重要性 ， 出下 Ｆ 给
一
步有待研 究的新 思路 和新 方向。
文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ７ ２ ４ ２ １ ）６ ０ １ — ３ １ ０ —３ ６ （０ １０ — ０ ３ ０
的反射辐射亮度微增量 沈 ， ； ， ） （ ， Ｏ 与来 自 ｒ 入
射方向的物体表面上辐照度的微增量 扭 ） （ ， 的 比值。对于给定 的入射角和反射角， 这一 函数值表 示 的 是 在 给 定 方 向上 每 单 位 立 体 角 内的 反 射 率［ 引 Ｒ Ｆ的定义 比较符合实际情况， 】 。Ｂ Ｄ ¨ 较为全