Форма з затінення: відмінності між версіями

[неперевірена версія]

Вилучено вміст Додано вміст

Лінійно

Поточна версія на 14:35, 3 жовтня 2022

Форма з затінення(англ. shape from shading) — це техніка комп'ютерного зору яка полягає у відновленні форми тривимірного об'єкта за одним зображенням, що грунтується на зв'язку між інтенсивністю світла відбитого елементом поверхні і орієнтацією вектора нормалі цього елемента, тобто є випадком фотометричного стерео. Першу техніку відновлення форми із затінення було розроблено Хорном на початку 1970-х років, відтоді з'явилося багато різних підходів.^[1]

Метод характеристичної смуги Хорна^[2] по суті є методом поширення. Характеристична смуга — це смуга зображення, по якій глибина поверхні і орієнтація можуть бути визначені якщо ці величини відомі у початковій точці смуги. Метод хорна будує початкові поверхні навколо особливих точок (точок із максимальною яскравістю) використовуючи сферичне наближення поверхні. Напрямок характеристичних смуг визначається як напрямок градієнта інтенсивності. Для отримання щільної карти форми поверхні використовується інтерполяція характеристичних смуг.

Відомі підходи

Методи поширення

Методи поширення розпочинають відновлення із єдиної точки або набору точок поверхні для яких форма або відома, або може бути однозначно визначена (наприклад яскраві точки) та поширюють інформацію про форму по цілому зображенню.^[3]

Локальні методи

Локальні методи використовують певні припущення про локальний тип поверхні (наприклад вважають поверхню сферичною) та знаходять орієнтацію поверхні використовуючи похідну яскравості.^[4]

Лінійні методи

Лінійні підходи зводять нелінійну задачу до лінійної шляхом лінеаризації функції відбивної здатності. Ідея заснована на припущені, що лінійна складова залежності переважає, тому такі алгоритми добре працюють лише при виконанні цього припущення на практиці.^[5]

Рівняння ейконала

Вважаючи поверхню об'екта ламбертівською зв'язок між формою поверхні u(x) та інтенсивністю відбитого світла I(x) можна подати у вигляді рівняння ейконала

$|\nabla u(x)|=q(x),x\in \Omega$ , де $q(x)={\sqrt {\frac {1-I^{2}(x)}{I^{2}(x)}}}$

Деякі сучасні методи відновлення форми із затінення базуються на спробах розв'язати це рівняння використовуючи певні припущення про граничні умови.^[6]

Примітки

↑ Ruo Zhang, Ping-Sing Tsai, James Edwin Cryer, and Mubarak Shah, 1999. Shape from Shading: A Survey. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 21, NO. 8. IEEE.
↑ B.K.P. Horn, 1970. Shape from Shading: A Method for Obtaining the Shape of a Smooth Opaque Object from One View. PhD thesis, Massachusetts Inst. of Technology
↑ M. Bichsel and A.P. Pentland, 1992. A Simple Algorithm for Shape from Shading. IEEE Proc. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 459-465, 1992.
↑ C.H. Lee and A. Rosenfeld, 1985. Shape from Shading Using the Light Source Coordinate System. Artificial Intelligence, vol. 26, pp. 125-143, 1985.
↑ A. Pentland, 1988. Shape Information from Shading: A Theory about Human Perception. Proc. Int'l Conf. Computer Vision, pp. 404-413, 1988.
↑ E. Cristiani, M. Falcone and A. Seghini, 2007. Some Remarks on Perspective Shape-from-Shading Models. Conference: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision, First International Conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007, Proceedings

Див. також

[1] Ruo Zhang, Ping-Sing Tsai, James Edwin Cryer, and Mubarak Shah, 1999. Shape from Shading: A Survey. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 21, NO. 8. IEEE.

[2] B.K.P. Horn, 1970. Shape from Shading: A Method for Obtaining the Shape of a Smooth Opaque Object from One View. PhD thesis, Massachusetts Inst. of Technology

[3] M. Bichsel and A.P. Pentland, 1992. A Simple Algorithm for Shape from Shading. IEEE Proc. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 459-465, 1992.

[4] C.H. Lee and A. Rosenfeld, 1985. Shape from Shading Using the Light Source Coordinate System. Artificial Intelligence, vol. 26, pp. 125-143, 1985.

[5] A. Pentland, 1988. Shape Information from Shading: A Theory about Human Perception. Proc. Int'l Conf. Computer Vision, pp. 404-413, 1988.

[6] E. Cristiani, M. Falcone and A. Seghini, 2007. Some Remarks on Perspective Shape-from-Shading Models. Conference: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision, First International Conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007, Proceedings

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

@@ Рядок 1: / Рядок 1: @@
-'''Форма з затінення'''(англ. shape from shading)&nbsp;— це техніка [[Комп'ютерний зір|комп'ютерного зору]] яка полягає у відновленні форми тривимірного об'єкта за одним зображенням, що грунтується на зв'язку між інтенсивністю світла відбитого елементом поверхні і орієнтацією вектора [[Нормаль (геометрія)|нормалі]] цього елемента. Першу техніку відновлення форми із затінення було розроблено Хорном на початку 1970-х років, відтоді з'явилося багато різних підходів.<ref> Ruo Zhang, Ping-Sing Tsai, James Edwin Cryer, and Mubarak Shah, 1999. [https://www.researchgate.net/publication/262213310_Shape_from_Shading_A_Survey Shape from Shading: A Survey]. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 21, NO. 8. IEEE.</ref>
+'''Форма з затінення'''(англ. shape from shading)&nbsp;— це техніка [[Комп'ютерний зір|комп'ютерного зору]] яка полягає у [[Об'ємна відбудова|відновленні форми тривимірного об'єкта]] за одним зображенням, що грунтується на зв'язку між інтенсивністю світла відбитого елементом поверхні і орієнтацією вектора [[Нормаль (геометрія)|нормалі]] цього елемента, тобто є випадком [[Фотометричне стерео|фотометричного стерео]]. Першу техніку відновлення форми із затінення було розроблено Хорном на початку 1970-х років, відтоді з'явилося багато різних підходів.<ref>Ruo Zhang, Ping-Sing Tsai, James Edwin Cryer, and Mubarak Shah, 1999. [https://www.researchgate.net/publication/262213310_Shape_from_Shading_A_Survey Shape from Shading: A Survey]. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 21, NO. 8. IEEE.</ref>
-Метод характеристичної смуги Хорна<ref> B.K.P. Horn, 1970. [http://people.csail.mit.edu/bkph/AIM/AITR-232-OPT.pdf Shape from Shading: A Method for Obtaining the Shape of a Smooth Opaque Object from One View]. PhD thesis, Massachusetts Inst. of Technology</ref> по суті є методом поширення. Характеристична смуга&nbsp;— це смуга зображення, по якій глибина поверхні і орієнтація можуть бути визначені якщо ці величини відомі у початковій точці смуги. Метод хорна будує початкові поверхні навколо особливих точок (точок із максимальною яскравістю) використовуючи сферичне наближення поверхні. Напрямок характеристичних смуг визначається як напрямок градієнта інтенсивності. Для отримання щільної карти форми поверхні використовується інтерполяція характеристичних смуг.
+Метод характеристичної смуги Хорна<ref>B.K.P. Horn, 1970. [http://people.csail.mit.edu/bkph/AIM/AITR-232-OPT.pdf Shape from Shading: A Method for Obtaining the Shape of a Smooth Opaque Object from One View]. PhD thesis, Massachusetts Inst. of Technology</ref> по суті є методом поширення. Характеристична смуга&nbsp;— це смуга зображення, по якій глибина поверхні і орієнтація можуть бути визначені якщо ці величини відомі у початковій точці смуги. Метод хорна будує початкові поверхні навколо особливих точок (точок із максимальною яскравістю) використовуючи сферичне наближення поверхні. Напрямок характеристичних смуг визначається як напрямок градієнта інтенсивності. Для отримання щільної карти форми поверхні використовується інтерполяція характеристичних смуг.
 == Відомі підходи ==
 === Методи поширення===
-Методи розповсюдження розпочинають відновлення із єдиної точки або набору точок поверхні для яких форма або відома, або може бути однозначно визначена (наприклад яскраві точки) та поширюють інформацію про форму по цілому зображенню.
+Методи поширення розпочинають відновлення із єдиної точки або набору точок поверхні для яких форма або відома, або може бути однозначно визначена (наприклад яскраві точки) та поширюють інформацію про форму по цілому зображенню.<ref>M. Bichsel and A.P. Pentland, 1992. [https://ieeexplore.ieee.org/document/223150 A Simple Algorithm for Shape from Shading]. IEEE Proc. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 459-465, 1992.</ref>
 === Локальні методи===
-Локальні методи використовують певні припущення про локальний тип поверхні (наприклад вважають поверхню сферичною) та знаходять орієнтацію поверхні використовуючи похідну [[Похідна|похідну]] яскравості.
+Локальні методи використовують певні припущення про локальний тип поверхні (наприклад вважають поверхню сферичною) та знаходять орієнтацію поверхні використовуючи [[Похідна|похідну]] яскравості.<ref>C.H. Lee and A. Rosenfeld, 1985. [https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0004370285900268 Shape from Shading Using the Light Source Coordinate System]. Artificial Intelligence, vol. 26, pp. 125-143, 1985.</ref>
-===Лінійні підходи===
-Лінійні підходи зводять нелінійну задачу до лінійної шляхом лінеаризації [[Двопроменева функція відбивної здатності|функції відбивної здатності]]. Ідея заснована на припущені, що лінійна складова залежності переважає, тому такі алгоритми добре працюють лише при виконанні цього припущення на практиці.
-=== Рівняння [[ейконал]]а ===
-Вважаючи поверхню об'екта [[Ламбертове відбивання|ламбертівською]] зв'язок між формою поверхні u(x) та інтенсивністю відбитого світла I(x) можна подати у вигляді рівняння ейконала
+===Лінійні методи===
-<math>|\nabla u(x)| = q(x), x \in \Omega  </math>, де
+Лінійні підходи зводять нелінійну задачу до лінійної шляхом лінеаризації [[Двопроменева функція відбивної здатності|функції відбивної здатності]]. Ідея заснована на припущені, що лінійна складова залежності переважає, тому такі алгоритми добре працюють лише при виконанні цього припущення на практиці.<ref>A. Pentland, 1988. [http://www.cnbc.cmu.edu/~tai/readings/shading/pentland.pdf Shape Information from Shading: A Theory about Human Perception]. Proc. Int'l Conf. Computer Vision, pp. 404-413, 1988.</ref>
-<math>q(x) = \sqrt \frac{1-I^2(x)}{I^2(x)} </math>
+=== Рівняння ейконала ===
-Деякі сучасні методи відновлення форми із затінення базуються на спробах розв'язати це рівняння використовуючи певні припущення про граничні умови. <ref> E. Cristiani, M. Falcone and A. Seghini, 2007. [https://www.researchgate.net/publication/221089438_Some_Remarks_on_Perspective_Shape-from-Shading_Models Some Remarks on Perspective Shape-from-Shading Models]. Conference: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision, First International Conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007, Proceedings </ref>
+Вважаючи поверхню об'екта [[Ламбертове відбивання|ламбертівською]] зв'язок між формою поверхні u(x) та інтенсивністю відбитого світла I(x) можна подати у вигляді рівняння [[ейконал]]а
+<math>|\nabla u(x)| = q(x), x \in \Omega  </math>, де
+<math>q(x) = \sqrt \frac{1-I^2(x)}{I^2(x)} </math>
+Деякі сучасні методи відновлення форми із затінення базуються на спробах розв'язати це рівняння використовуючи певні припущення про граничні умови.<ref>E. Cristiani, M. Falcone and A. Seghini, 2007. [https://www.researchgate.net/publication/221089438_Some_Remarks_on_Perspective_Shape-from-Shading_Models Some Remarks on Perspective Shape-from-Shading Models]. Conference: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision, First International Conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007, Proceedings</ref>
 == Примітки ==

Форма з затінення: відмінності між версіями

Поточна версія на 14:35, 3 жовтня 2022

Зміст

Відомі підходи

Методи поширення

Локальні методи

Лінійні методи

Рівняння ейконала

Примітки

Див. також

Навігаційне меню

Форма з затінення: відмінності між версіями

Поточна версія на 14:35, 3 жовтня 2022

Відомі підходи

Методи поширення

Локальні методи

Лінійні методи

Рівняння ейконала

Примітки

Див. також

Навігаційне меню

Пошук