基于多特征的光源方向估计方法的研究

摘要

光照条件主要包括三部分:光照强度、光照颜色以及光源方向。如果已知场景中的光源方向，在进行物体跟踪和物体识别的过程中能够避免阴影的干扰，在增强现实中可以得到更真实的效果。因此估计场景中的光源方向是计算机视觉领域重要的研究课题，目前已经有许多文献对光源方向进行研究，但是这些方法具有一定的局限性:(1)需要在场景中放置形状已知的参照物;(2)需要手工标记场景中物体的特征点及其阴影中相对应的点;(3)需要已知场景中物体的三维结构信息。本文针对场景光源方向估计需要借助镜面球等参照物或已知物体的三维结构信息的问题，提出一种多特征结合估计光源方向的方法。本文的主要工作包括以下三个方面:
　　针对场景光源方向估计需要借助镜面球等参照物或已知物体的三维结构信息的问题，提出基于微分原理的方法估计光源方向。根据微分原理以及物体明暗面与阴影面重心之间的一致对应关系，把物体明暗面与阴影面分割成许多对明暗面-阴影面，分别对每对明暗面-阴影面采用先人提出的利用图像的阴影区域计算室外场景光源方向的方法建立投影模型，估计光源方向的方位角和天顶角，计算它们的平均值作为整体的光源方向。利用室内和室外场景的数据集得到的实验结果表明本文方法能够有效地利用场景中不规则物体估计光源方向，并且不需要知道物体的三维结构信息。
　　由于估计光源方向需要检测场景中的阴影面，本文提出的结合物体的亮度、色度和纹理信息的阴影检测方法是对自适应阈值阴影检测方法的改进，在该方法的基础上加入纹理信息并采用并行加权的方法结合亮度、色度以及纹理信息检测阴影。实验结果表明本文算法能够较好地分离物体和阴影。
　　估计光源方向需要获得物体的明暗面，针对难以检测物体明暗面的问题，提出一种结合暗通道先验信息、亮度、纹理和颜色信息检测物体明暗面的方法。暗通道图像描述场景的亮度信息，由于物体明暗面的亮度比光照面的低，采用Otsu阈值法获得明暗面与光照面间的阈值，获得初始的明暗面，再结合亮度、纹理以及颜色信息检测物体的明暗面，基于具有相同的纹理和色度信息的区域具有相同的材质的性质，对于具有相同材质的不同区域，亮度高的为光照面，否则为明暗面，利用室外场景拍摄的数据集得到的实验结果表明本文方法能够有效地分离物体明暗面。

目录

声明

摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．3 论文主要工作

1．4 论文结构

第2章 相关研究

2．1 光源方向估计的主要算法

2．1．1 基于参照物的方法

2．1．2 基于阴影信息的方法

2．1．3 基于多种图像信息的综合方法

2．2 小结

第3章 利用多特征信息估计光源方向

3．1 光源方向估计的投影模型

3．1．1 平面的微分原理

3．1．2 明暗面与阴影面间重心对应关系

3．1．3 物体明暗面与阴影面的分割

3．1．4 物体明暗面与阴影面建立投影模型

3．2 基于多特征结合的阴影检测

3．2．1 利用纹理信息分离物体和阴影

3．2．2 利用亮度信息分离物体和阴影

3．2．3 利用色度信息分离物体和阴影

3．2．4 基于多特征结合分离物体和阴影

3．3 基于多特征结合的明暗面检测

3．3．1 基于暗通道先验检测明暗面

3．3．2 基于多特征信息检测明暗面

3．4 算法实现步骤

3．5 小结

第4章 实验结果及分析

4．1 阴影检测的实验结果及分析

4．2 明暗面检测的实验结果及分析

4．3 光源方向估计的实验结果及分析

4．4 小结

结论

参考文献

附录A 攻读学位期间发表的学位论文目录

附录B 攻读学位期间所参与的科研活动

致谢