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SFS三维重构递推算法的求解及精度研究
- 由单幅二维图像重构出曲面的三维几何形状技术一直是图像领域研究的难点,主要 表现在现有方法重构精度较低、图像辐射度方程的迭代求解容易发散以及光照易受到干 扰等难以解决的问题,整个理论体系还不完善。由于从明暗恢复形状的方法,只需单幅 图象的灰度信息就可恢复物体三维表面形状,所以近年来,SFS技术作为计算机视觉领 域重要的研究方向,己日益被关注,尤其在工业、农业、国防、医学、空间技术等领域, 更具有广泛的应用前景。
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- 提出一种改进的二维遗传算法用于图像恢复。-An improved two-dimensional genetic algorithm for image restoration.
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- 摘 要:曝光瞬间造成图像模糊的运动通常作为直线运动近似处理 ,若能找出模糊图像的运动模糊方向 ,并将之旋转到水平轴 ,则二维问题可简化为一维来处理 ,大大简化由模糊图像估计出运动模糊点扩散函数以及图像恢复的过程 ,并为图像恢复的并行计算创造有利条件。由于运动模糊降低了运动方向上图像的高频成 分 ,沿着运动方向实施高通滤波 方向微分 ,可保证微分图像灰度值 绝对值 之和最小。基于此 ,本文利用双线性插值的方法 ,固定并适当选取方向微分的微元大小 ,构造出3 ×3方向微分乘子 ,得到了高效高精度