【摘 要】
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讨论利用深度学习方法解决非朗伯曲面问题的未标定光度立体技术,而现有的光度立体算法通常假设光源条件已知或简化反射率模型,限制了其实际应用.因此,提出基于多尺度聚合的生成对抗网络的未标定光度立体技术,直接学习光度图像与法向图之间的映射关系,避免繁琐的光源标定步骤,可精确估计反射率函数表达形式.实验结果表明,该方法相比现有最优的未标定光度立体视觉算法具有更强的鲁棒性,平均角度误差下降了1.92°,MSE下降了1.43％,证明了该网络结构的优越性与有效性.
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,浙江杭州310018
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讨论利用深度学习方法解决非朗伯曲面问题的未标定光度立体技术,而现有的光度立体算法通常假设光源条件已知或简化反射率模型,限制了其实际应用.因此,提出基于多尺度聚合的生成对抗网络的未标定光度立体技术,直接学习光度图像与法向图之间的映射关系,避免繁琐的光源标定步骤,可精确估计反射率函数表达形式.实验结果表明,该方法相比现有最优的未标定光度立体视觉算法具有更强的鲁棒性,平均角度误差下降了1.92°,MSE下降了1.43％,证明了该网络结构的优越性与有效性.
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