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针对传统的从明暗恢复形状(SFS)算法存在误差大、耗时长的问题,提出了一种SFS的快速黏性解算法(PSFS-FVS).首先假定物体表面反射模型为朗伯模型,建立透视投影下的图像辐照度方程,然后将该方程转化为包含物体表面深度信息的静态Hamilton-Jacobi偏微分方程,使用非线性规划原理逼近该微分方程的黏性解,进而得到物体表面的三维形状.合成花瓶图像的实验结果表明:与Prados-Faugeras算法相比,PSFS-FVS算法在相同迭代次数时,恢复三维形状高度的平均相对误差降低了8.7%;在相同的