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      一種適于鏡面反射表面的從明暗恢復(fù)形狀算法

      2012-06-26 09:52:14王國琿宋玉貴
      電視技術(shù) 2012年17期
      關(guān)鍵詞:鏡面反射輻照度重構(gòu)

      王國琿,蘇 煒,宋玉貴

      (西安工業(yè)大學(xué)光電工程學(xué)院,陜西 西安 710032)

      從明暗恢復(fù)形狀(Shape-from-Shading,SFS)是計(jì)算機(jī)視覺中實(shí)現(xiàn)物體表面三維形狀重構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)之一。SFS方法通過求解建立的單幅圖像的輻照度方程來獲取物體表面各點(diǎn)的法向量或相對高度,其技術(shù)原理簡單,應(yīng)用非常廣泛[1]。

      SFS方法最早是由麻省理工學(xué)院的Horn學(xué)者在20世紀(jì)70年代提出的[2],在此基礎(chǔ)上,經(jīng)過幾十年的發(fā)展,出現(xiàn)了很多新的算法[3-6],如:文獻(xiàn)[2 -3]將 SFS 方法中的輻照度方程轉(zhuǎn)化為能量函數(shù)形式,然后附加一定的約束條件將其變換為泛函極值求解問題;文獻(xiàn)[4]將SFS問題中原先的非線性反射圖方程轉(zhuǎn)化為線性問題,從而方便計(jì)算輻照度方程的解;文獻(xiàn)[5-6]對SFS問題建立的一階非線性偏微分方程本身直接求解,從圖像中一組已知高度值的初始點(diǎn)出發(fā),逐步確立出圖像中所有像素點(diǎn)對應(yīng)的物體表面的三維形狀。上述SFS方法存在著兩方面的問題:一是使用的反射模型通常為Lambert模型,這樣雖可以簡化計(jì)算,然而對于非Lambert表面(如鏡面反射表面)通常會引起較大的重構(gòu)誤差;二是采用的數(shù)值算法往往通過迭代形式實(shí)現(xiàn),算法運(yùn)行時間較長,達(dá)不到快速重構(gòu)的要求[7]。

      為了實(shí)現(xiàn)鏡面反射表面快速重構(gòu)的需求,本文提出了一種基于高階Fast Marching方法的SFS算法,解決了上述幾個不足。本文提出的SFS算法有下面兩個特點(diǎn):1)使用Blinn-Phong模型刻畫鏡面反射表面的反射特性,這樣更適于鏡面反射表面的實(shí)際情況,減少了由于模型誤差引起的重構(gòu)精度不高問題;2)將基于Blinn-Phong模型的鏡面表面圖像輻照度方程轉(zhuǎn)化為含有高度信息的Eikonal偏微分方程,利用高階Fast Marching方法計(jì)算上述Eikonal方程的解,在獲得二階精度的同時減少了算法的運(yùn)行時間。

      1 基于Blinn-Phong模型的輻照度方程

      假定攝像機(jī)的成像平面為x-y平面,攝像機(jī)的光軸與z軸重合。在上述坐標(biāo)系下,SFS問題可以看作是求解如下圖像輻照度方程[7-8]式中:I(x,y)為圖像的灰度值,亦認(rèn)為是圖像的輻照度;R(p(x,y),q(x,y))是由物體表面反射模型確立的反射圖,它描述了光源分布與物體表面方向的對應(yīng)關(guān)系。在正交投影條件下,通常使用下式來計(jì)算物體表面一點(diǎn)(x,y,z(x,y)) 的方向向量

      如圖1所示的表面反射幾何模型,已知點(diǎn)光源的單位方向向量為L,攝像機(jī)的單位方向向量為V;θi,φi和θr,φr分別為光源、攝像機(jī)方向向量的天頂角和方位角。對于鏡面反射表面,Phong[9]提出了一個經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,用來?jì)算鏡面反射表面的輻射亮度

      式中:M為鏡面反射指數(shù);R為反射光的單位方向向量,且有R=2×n(n·L)-L。

      圖1 表面反射幾何模型

      鑒于Phong模型在實(shí)際應(yīng)用時,計(jì)算(R·V)不方便,Blinn[10]對Phong模型進(jìn)行了改進(jìn),用(n·h) 來代替(R·V),簡化了運(yùn)算。Blinn-Phong模型為

      式中,h為光源方向向量L與攝像機(jī)方向向量V之間夾角平分線的單位方向向量。本文使用Blinn-Phong反射模型來近似其反射屬性,可以得到鏡面反射表面的圖像輻照度方程為

      式中,δ為n與h之間的夾角。

      假定光源與攝像機(jī)共線,此時有θi=θr,φr=φi,因此 δ= θi。設(shè)光源的方向向量為[0,0,-1],由于θi為n與L之間的夾角,故有

      將式(6)代入(5),得到基于Blinn-Phong模型的圖像輻照度方程

      2 圖像輻照度方程求解

      為了求解圖像輻照度方程(7),一種直接的方法就是將其轉(zhuǎn)化為含有高度信息的Eikonal偏微分方程(8),應(yīng)用相關(guān)數(shù)值方法進(jìn)行求解

      考慮圖像大小為(1,m)×(1,n)的均勻離散網(wǎng)格點(diǎn):(xi,yj)=(iΔ,jΔ) ,i=1,2,…,m ,j=1,2,…,n,(Δ,Δ)為數(shù)值算法中離散網(wǎng)格的大小。本文中數(shù)值方法的目的就是求解高度函數(shù) z(x,y) 的離散近似解 zi,j=z(xi,yj)。

      在作者以前的研究工作中,求解Eikonal方程的算法使用到高階 Fast Sweeping方法[8]及 Fast Marching方法[11]。高階Fast Sweeping方法雖然可以獲取較高的重構(gòu)精度,但算法需要迭代,故運(yùn)行時間較長,達(dá)不到快速重構(gòu)的要求;而Fast Marching方法雖運(yùn)行時間較短,但重構(gòu)精度較低??紤]到快速精確性的要求,本文使用文獻(xiàn)[12]提出的高階Fast Marching方法來逼近上述Eikonal方程(8)的解。

      傳統(tǒng)的Fast Marching方法是一種一階精度的、非迭代(單步)的復(fù)雜度為O(NlogN)的數(shù)值方法,其中N為離散網(wǎng)格的總數(shù)。對Eikonal方程(8),利用單調(diào)迎風(fēng)Hamilton函數(shù)逼近有

      將式(10)代入(9),可以得到二階精度的‖▽zi,j‖逼近。

      于是,基于高階Fast Marching方法的適于鏡面反射表面的從明暗恢復(fù)形狀算法過程如下:

      1)初始化

      (1)設(shè)置網(wǎng)格點(diǎn)標(biāo)志:設(shè)置初始點(diǎn)的標(biāo)志為K;將標(biāo)志為K的像素點(diǎn)的8個鄰域的標(biāo)志設(shè)為T;剩余網(wǎng)格點(diǎn)的標(biāo)志設(shè)置為F。

      (2)將所有標(biāo)志為K的網(wǎng)格點(diǎn)的值設(shè)定為真實(shí)高度值,作為Marching過程的初始高度值,而且在整個Marching過程中不發(fā)生變化;標(biāo)志為T的網(wǎng)格點(diǎn)的值由初始高度值與鄰域的位置確定;所有標(biāo)志為F的網(wǎng)格點(diǎn)的值設(shè)定為無窮大。T和F網(wǎng)格點(diǎn)的值在Marching過程中將得到重新計(jì)算。

      2)選擇 (iminΔ,jminΔ) 為 T 中 z值最小的點(diǎn),并將(iminΔ,jminΔ)點(diǎn)從T中移出并添加到K中。

      3) 考慮 (iminΔ,jminΔ) 的 8 個鄰域 (imin-1Δ,jminΔ) ,(imin-2Δ,jminΔ) ,(imin+1Δ,jminΔ) ,(imin+2Δ,jminΔ) ,(iminΔ,jmin-1Δ) ,(iminΔ,jmin-2Δ) ,(iminΔ,jmin+1Δ) ,(iminΔ,jmin+2Δ)中不為K的點(diǎn):

      (1)若(iminΔ,jminΔ)的鄰域標(biāo)志為F,將其從F中移出并添加到T中,并用式(9)更新其值。

      (2)若(iminΔ,jminΔ)的鄰域標(biāo)志為T,則直接用式(9)更新其值。

      4)當(dāng)所有網(wǎng)格點(diǎn)的標(biāo)志均為K時,算法結(jié)束,否則返回步驟2)。

      3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

      為了驗(yàn)證本算法的性能,使用兩幅已知高度的鏡面反射表面圖像進(jìn)行驗(yàn)證,高度圖和圖像如圖2所示,重構(gòu)結(jié)果如圖3所示。圖2a與2b分別為圓柱體、花瓶的三維高度圖,圖2c與2d為獲取的對應(yīng)的圖像。由圖2c與2d可以看出,圖像中含有高光,為鏡面反射表面形成的圖像。圖3a與3b分別為本算法重構(gòu)的三維形狀。對于圓柱體圖像和花瓶圖像,本算法的運(yùn)行時間均為0.02 s左右。圖3c與3d為圓柱體、花瓶的高度誤差圖。為了定量評價(jià)本算法的重構(gòu)結(jié)果,使用高度平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)來反映其精確度。高度MAE和RMSE分別定義為

      圖2 高度圖及圖像

      圖3 重構(gòu)結(jié)果

      4 小結(jié)

      本文提出了一種基于高階Fast Marching方法的從明暗恢復(fù)形狀算法,可以實(shí)現(xiàn)鏡面反射表面快速重構(gòu)的需求。首先假定光源為點(diǎn)光源,且位于無窮遠(yuǎn)處,同時攝像機(jī)遵循正交投影,其方向與光源方向保持一致;其次使用Blinn-Phong模型來描述鏡面反射表面的反射特性,減少了由于模型誤差引起的重構(gòu)精度不高問題;建立基于Blinn-Phong反射模型的鏡面表面圖像輻照度方程,然后將該輻照度方程轉(zhuǎn)化為含有高度信息的Eikonal偏微分方程,利用高階Fast Marching方法計(jì)算上述Eikonal方程的解,從而獲得鏡面反射表面的三維形狀,在獲得二階精度的同時減少了算法的運(yùn)行時間。經(jīng)圓柱體和花瓶圖像實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的方法可以快速精確地實(shí)現(xiàn)鏡面反射表面的三維重構(gòu)。

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      [2]HORN B K P.Height and gradient from shading[J].International Journal of Computer Vision,1990,5(1):37-75.

      [3]HORN B K P,BROOKS M J.The variational approach to shape from shading[J].Computer Vision,Graphics,and Image Processing,1986,33(2):174-208.

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      [7]王國琿,韓九強(qiáng),張新曼.一種適合漫反射表面從明暗恢復(fù)形狀的快速算法[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào),2009,43(10):7-10.

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      [11]WANG Guohui,SU Wei,GAO Fen.A specular shape from shading by fast marching method[J].Procedia Engineering,2011(24):192-196.

      [12]SETHIAN J A.Fast marching methods[J].SIAM review,1999,41(2):199-235.

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