| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 光度立体视觉技术原理 | 第18-29页 |
| 2.1 朗伯反射基础 | 第18-20页 |
| 2.2 明暗恢复形状法(SFS) | 第20-21页 |
| 2.3 光度立体视觉技术 | 第21-24页 |
| 2.3.1 光度立体视觉一般步骤 | 第21-22页 |
| 2.3.2 经典光度立体技术方法 | 第22-24页 |
| 2.4 未标定光度立体视觉问题 | 第24-25页 |
| 2.5 坐标系的建立和基本光源标定方法 | 第25-28页 |
| 2.5.1 图像保存和处理形式 | 第25-26页 |
| 2.5.2 坐标系 | 第26-28页 |
| 2.5.3 光源标定 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于LDR的未标定光度立体技术 | 第29-49页 |
| 3.1 通用浅浮雕模糊性问题 | 第29-33页 |
| 3.1.1 奇异值分解技术(SVD) | 第29-30页 |
| 3.1.2 SVD在未标定光度立体视觉问题中的应用 | 第30-32页 |
| 3.1.3 通用浅浮雕变换(GBR) | 第32-33页 |
| 3.2 朗伯反射局部最大值法(LDR) | 第33-37页 |
| 3.2.1 LDR方法的基本思想 | 第33-34页 |
| 3.2.2 朗伯反射局部最大值函数 | 第34-37页 |
| 3.3 寻找区域灰度极大值点集 | 第37-41页 |
| 3.3.1 确定阈值并处理最大像素 | 第37-40页 |
| 3.3.2 处理LDR像素集合 | 第40-41页 |
| 3.4 LDR方法的问题和改进 | 第41-48页 |
| 3.4.1 局部灰度极大值点集的简单优化 | 第41-43页 |
| 3.4.2 加权平均参数计算结果 | 第43-47页 |
| 3.4.3 针对光滑体的LDR点集扩充 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 相关技术和实现流程 | 第49-56页 |
| 4.1 自动提取物体区域 | 第49-50页 |
| 4.2 鲁棒主成份分析预处理(RPCA) | 第50-51页 |
| 4.3 从法向量图恢复深度 | 第51-53页 |
| 4.4 基于LDR方法的实现流程 | 第53-55页 |
| 4.5 标定光度立体视觉对比实验 | 第55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实验分析 | 第56-67页 |
| 5.1 实验环境和数据介绍 | 第56页 |
| 5.2 一般模型的重建结果 | 第56-58页 |
| 5.3 改进效果对比 | 第58-60页 |
| 5.4 实物图片的重建效果 | 第60-61页 |
| 5.5 深度重建效果 | 第61-62页 |
| 5.6 结果误差分析 | 第62-65页 |
| 5.7 算法重建局限 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 算法后续展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |