吴凤和， 王金芬， 王 军， 王 鑫

（燕山大学机械工程学院，河北秦皇岛 066004）

基于阈值分割与多边形扫描求交的明暗恢复形状重构模型冗余信息去除

吴凤和， 王金芬， 王 军， 王 鑫

（燕山大学机械工程学院，河北秦皇岛 066004）

针对明暗恢复形状重构模型存在图像背景信息问题，提出基于阈值分割与多边形扫描求交的冗余信息去除方法。通过阈值分割将图像转换为二值图像，采用形态学方法修补二值图像中的缺陷，并利用微分算子提取图像的二维轮廓；通过多边形扫描求交将图像分割为目标区域和背景区域；根据由阴影恢复形状原理重构三维模型，并通过二维轮廓与三维形貌的信息匹配去除图像背景冗余信息。实例表明，该方法能够有效去除明暗恢复形状重构模型中的图像背景冗余信息，保证重构模型的形状精度。

计量学；背景去除；多边形求交；轮廓提取；形态学

1 引 言

作为计算机视觉中三维数据被动获取的重要手段，由明暗恢复形状（Shape from Shading，简称SFS）方法只需物体的单幅图像就能恢复物体表面的三维形貌，与其它基于图像信息的三维重建方法相比，具有操作简单、成本低、效率高等特点。SFS是由Horn［1］于1970年提出的，其基本原理是利用单幅图像中物体表面的明暗变化恢复物体表面各点的相对高度或表面法方向等参数值，从而得到反映物体三维形貌的模型。近年来，国内外的许多学者对其进行了研究［2～4］，并将其应用在检测与测量、医学图像处理、自然景物模拟、模式识别等领域［5～8］。……