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| 一种基于高斯过程的数据驱动光度立体视觉全局优化算法 | |
| 摘 要： | 光度立体视觉技术难点之一在于快速有效地解决非朗伯体材料的复杂反射问题,针对这一问题,本文提出了一种基于高斯过程的数据驱动光度立体视觉全局优化算法.该方法利用高斯过程,通过贝叶斯推理学习给定材料的实测双向反射分布函数值,建立用于描述非朗伯体材料非线性反射性质的连续数学模型.该模型以光源方向和表面反射光强作为输入,以双向反射分布函数值作为输出,可在光度立体视觉系统中建立更为精确的反射模型,从而得到更高的法向量预测精度.仿真实验和实际实验表明,该方法显著提升了光度立体视觉的法向量恢复精度,且拥有较高的计算效率. |
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