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【2h】

Numerical algorithms for perspective shape from shading

机译:阴影透视形状的数值算法

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摘要

summary:The Shape-From-Shading (SFS) problem is a fundamental and classic problem in computer vision. It amounts to compute the 3-D depth of objects in a single given 2-D image. This is done by exploiting information about the illumination and the image brightness. We deal with a recent model for Perspective SFS (PSFS) for Lambertian surfaces. It is defined by a Hamilton–Jacobi equation and complemented by state constraints boundary conditions. In this paper we investigate and compare three state-of-the-art numerical approaches. We begin with a presentation of the methods. Then we discuss the use of some acceleration techniques, including cascading multigrid, for all the tested algorithms. The main goal of our paper is to analyze and compare recent solvers for the PSFS problem proposed in the literature.
机译:摘要:“从阴影生成形状”(SFS)问题是计算机视觉中的基本和经典问题。它等于在单个给定的2D图像中计算对象的3D深度。这是通过利用有关照明和图像亮度的信息来完成的。我们处理的是Lambertian曲面的Perspective SFS(PSFS)的最新模型。它由汉密尔顿-雅各比方程定义,并由状态约束边界条件进行补充。在本文中,我们研究和比较了三种最新的数值方法。我们首先介绍这些方法。然后,我们讨论了所有加速算法对所有加速算法的使用,包括级联多重网格。本文的主要目的是分析和比较文献中提出的PSFS问题的最新求解器。

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