计算机视觉：朗伯光度立体法实践

计算机视觉：朗伯光度立体法实践

【下载地址】计算机视觉朗伯光度立体法实践 本项目专注于实现计算机视觉领域中的朗伯光度立体法（Lambertian Photometric Stereo），通过Matlab环境来处理特定的图像集。此方法适用于bear、buddha、cat和pot这四种对象的图像分析，旨在从不同光照条件下拍摄的同一物体图片中恢复出物体的表面属性。特别地，本方案考虑了阴影和高光对结果的干扰，并采用了一种策略，即去除一定比例的最亮和最暗像素，以减轻这些影响 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/f837b

项目简介

本项目专注于实现计算机视觉领域中的朗伯光度立体法（Lambertian Photometric Stereo），通过Matlab环境来处理特定的图像集。此方法适用于bear、buddha、cat和pot这四种对象的图像分析，旨在从不同光照条件下拍摄的同一物体图片中恢复出物体的表面属性。特别地，本方案考虑了阴影和高光对结果的干扰，并采用了一种策略，即去除一定比例的最亮和最暗像素，以减轻这些影响。

技术亮点

1. 核心算法实现：项目包含了完整的Matlab代码，详细覆盖数据预处理、光度立体法的核心计算过程到最终图像的生成（Albedo图、Normal图及Re-rendered图）。
2. 阴影与高光抑制：通过智能筛选策略，确保处理后的数据更准确反映物体表面特性。
3. 最小二乘法应用：利用数学工具精确估计表面属性，提高重建精度。
4. 结果可视化：不仅生成Albedo和Normal图，还展示了如何在相同光照条件下利用这些信息重新渲染图像，验证算法效果。

包含内容

• Matlab源码：完整的工作流程脚本，涵盖数据处理、核心算法实现等。
• 数据集：特选用于实验的图像集合，支持直接运行示例。

使用说明

1. 环境要求：确保您的系统安装有合适的Matlab版本。
2. 数据准备：将提供的数据集放置于适当的路径下，以便Matlab程序调用。
3. 运行脚本：打开主脚本，根据提示或配置文件调整参数（如果需要），然后执行。
4. 结果解读：分析生成的Albedo（反照率）、Normal（法线）图以及重渲染的图像，理解物体表面特征的变化。

反馈与交流

欢迎各位用户尝试本项目，并分享你的体验和建议。无论是遇到的技术问题还是改进的想法，都欢迎在评论区留言，博主将定期查看并回复，共同促进该项目的完善和发展。

请注意，尊重知识产权，合理使用资源，共同维护良好的学习与研究环境。

让我们一起探索计算机视觉的奥秘，享受光度立体法带来的技术魅力！

【下载地址】计算机视觉朗伯光度立体法实践 本项目专注于实现计算机视觉领域中的朗伯光度立体法（Lambertian Photometric Stereo），通过Matlab环境来处理特定的图像集。此方法适用于bear、buddha、cat和pot这四种对象的图像分析，旨在从不同光照条件下拍摄的同一物体图片中恢复出物体的表面属性。特别地，本方案考虑了阴影和高光对结果的干扰，并采用了一种策略，即去除一定比例的最亮和最暗像素，以减轻这些影响 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/f837b