光度立体法重构表面

光度立体法通过不同光照条件下的图像序列重建表面形状。本文介绍了如何从多个视图获取表面法线和反射率,利用线性系统恢复表面细节,并通过积分方法求取表面形状,同时处理阴影和反射率计算。

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光度立体法:用一个表面在不同光照条件下所拍摄的图像序列来重构这个表面快的形状

       本文讨论的为采用正交投影摄像机,并且选择点(x,y,z)→(x,y)。也就是,只要找到(x,y)对应的像素值f(x,y)即可。表面可以用(x,y,f(x,y))表示,称作monge表面,因为法国一个军事工程师先采用这种方法,为了纪念他而已

     所以我们的目标就是:获得表面的深度(高度、像素值)

1、假设没有环境光,且点光源到表面的距离远远大于表面的尺寸。则表面一点P处的光通量

                                               B(p)=ρ(p)N(p)·S1                                                  (1)

    其中N表示法向量,S表示光源向量。我们所用的摄像机模型中,每一个点对应一个表面点P,所以可以使用B(x,y)来表示B(p),在假设摄像机对表面光通量的响应是线性的,则在(x,y)处的像素值为:

                                &nb

### 光度立体中光源标定的方和过程 在光度立体的应用过程中,光源的标定对于精确重建物体表面至关重要。光源标定的主要目的是确定各个光源相对于摄像机的位置以及强度。 #### 确定光源位置与方向 光源位置可以通过几何关系来推导,在Halcon环境中提供了专门用于此目的的操作符`determine_tilt_slant_photometric_stereo.hdev`[^3]。该操作符能够基于一组已知条件下的图像集合作出分析,进而估计出各光源的具体方位角和高度角参数。这些角度信息描述了光线入射到被摄物表面前后的倾斜程度和平面外的角度变化情况。 #### 获取并校准光照强度 除了知道光源的方向之外,还需要考虑每盏灯发出的实际亮度水平。这一步骤涉及到对采集设备响应特性的理解——即传感器如何随输入光量改变而反应。理想情况下,应该先利用标准灰卡或其他均匀反射材质作为参照物拍摄一系列照片;随后调整曝光设置直至获得线性输出曲线为止。这样做的好处是可以消除因硬件差异带来的误差影响,使得后续处理更加可靠稳定。 #### 处理多视角数据融合 当拥有了准确无误的光源配置之后,则可以着手准备实施真正的三维重构工作了。按照惯例,会从至少三个不同侧面照射目标区域,并同步记录下相应的二维投影形态。借助于上述提到过的那些理论基础,再配合上现代计算机视觉算的支持(比如SVD奇异值分解),最终就能解算得到完整的空间坐标系内的顶点分布状况图样[^4]。 ```python import numpy as np def calibrate_light_sources(images, angles): """ Calibrates light sources based on captured images and known illumination angles. :param images: List of grayscale image arrays under different lighting conditions :type images: list[np.ndarray] :param angles: Corresponding incident angle vectors (azimuth, elevation) for each image :type angles: list[tuple[float]] :return: Estimated surface normals at every pixel location across all input frames :rtype: np.ndarray """ # Implementation details depend heavily on specific application requirements... ```
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