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基本光度立体算法的MATLAB应用。

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简介：
该“光度立体”方法基于基本光度立体算法，并将其具体实现为MATLAB程序。

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  • 光度立体：MATLAB中基本算法的实现
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    《光度立体》一书专注于介绍如何在MATLAB环境下实现基于图像的三维物体表面形貌和反照率重建的基本算法。书中通过详细的代码示例，帮助读者理解并实践光度立体技术的应用。 光度立体：基本光度立体算法的MATLAB实现
     
  • PSBox：用于光度立体的 MATLAB 工具箱 - MATLAB 开发
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    PSBox是一款专为MATLAB设计的工具箱，旨在支持光度立体成像技术中的图像处理和分析。该工具箱提供了便捷的功能，帮助研究人员和工程师快速实现三维表面重建、光照方向估计等任务，是相关领域研究的重要辅助工具。 从手动提取的点拟合Chrome球的圆。 从给定的镀Chrome球体中查找照明方向。 通过解决非线性最小二乘问题来估算光强度或完善照明矩阵。 执行光度立体以恢复反照率和法线贴图。 从估计的法线矢量场中恢复深度图。
     
  • Matlab代码实现光度立体视觉
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    简介：本文介绍了使用MATLAB编程语言实现光度立体视觉技术的过程，通过分析不同光照条件下的物体图像来重建其表面几何形状和反射特性。 光度立体视觉的代码是使用MATLAB2016b软件编写的。流程包括：读取图像、光源标定、计算法向量和反射率以及计算Depth。
     
  • SAD_SSD+NCC算法在立体匹配中的应用.rar_seldomerq_立体匹配算法_SSD+SAD+NCC
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    本资源探讨了将SSD、SAD和NCC三种算法结合应用于立体匹配问题的方法，旨在通过综合运用多种特征提取技术来提升匹配精度与效率。 立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题，涉及到SSD（Sum of Squared Differences）、SAD（Sum of Absolute Differences）以及NCC（Normalized Cross-Correlation）等多种算法的应用。这些方法用于计算图像中像素对之间的相似度，从而实现深度信息的提取和三维场景重建。
     
  • 基于OpenCV2的SAD算法在立体匹配中的应用
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    本文探讨了在计算机视觉领域中，利用开源计算机视觉库OpenCV2实现SAD（Sum of Absolute Differences）算法，并应用于立体图像的匹配过程。通过详细分析和实验验证，展示了该方法的有效性和实用性，为后续相关研究提供了参考依据。 使用SAD方法对校正后的左右图像进行立体匹配的效果不如OpenCV中的SGBM或BM好，但可以研究该算法的原理及实现方式。
     
  • 基于光度立体法的银行卡字符识别.zip
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    本项目采用光度立体法提取银行卡表面微小细节特征，结合机器学习算法实现高效、准确的字符识别，为自动支付和信息读取提供技术支持。 光度立体法可以用于识别银行卡上的字符。有关图片处理及Halcon代码的相关内容可以在博客文章中找到，该文章详细介绍了如何使用这种方法进行图像分析与字符提取。
     
  • 计算机视觉中的朗伯光度立体法（Lambertian Photometric Stereo）
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    计算机视觉中，朗伯光度立体法是一种通过分析不同光照方向下的物体图像来估计表面深度和曲率的技术。 使用Matlab通过光度立体法处理bear、buddha、cat和pot四类图像，并考虑阴影和高光的影响。在处理过程中，按照一定比例删除最亮和最暗的像素点，然后利用最小二乘法得到Albedo图、Normal图以及重新渲染后的Re-rendered图（当观察方向与照明方向一致时，使用Albedo图和Normal图进行图像重建）。该资源包含Matlab程序（包括数据输入输出及核心算法）和相关数据集。欢迎大家积极点赞并评论，博主会定期回复。
     
  • 基于CUDA的平行立体匹配算法设计及应用
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    本研究探讨了基于CUDA平台的平行立体匹配算法的设计与实现，旨在提高计算效率和匹配精度，并成功应用于三维重建等领域。 基于CUDA的并行立体匹配算法的设计与应用探讨了如何利用CUDA技术来优化立体视觉中的匹配过程，通过并行计算提高算法效率和性能。该研究针对传统方法在处理大规模数据集时遇到的速度瓶颈问题提出了创新性的解决方案，并详细介绍了具体实现细节及实验结果分析。
     
  • SGM算法在双目立体匹配中的应用
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    本研究探讨了SGM算法在双目视觉系统中实现高精度深度信息提取的应用，重点分析其优化过程及在实际场景中的性能表现。 在KITTI2015数据集上对SGM算法进行测评的结果如下： 开发环境：Python 3.6、NumPy 1.19.5、OpenCV-python 4.5.5.64；操作系统为Ubuntu 20.04LTS，处理器型号为Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz。 实验记录： 1. 使用WTA和SSD策略，设置disparity=190、radius=3时，视差误差≤3的精度为0.5611，运行时间为7.4344秒； 2. 同样使用WTA和SSD策略但将disparity调整至64，在相同的radius设定下（即3），视差误差≤3的精度保持在0.5611不变，但是运行时间缩短到了2.7495秒； 3. 采用SGM与SSD结合的方式，并设置disparity=64、radius=3时，视差误差≤3的精度提高到0.8161，相应的计算耗时增加至22.7137秒； 4. 当使用SGM和NCC策略且保持参数disparity为64、radius设定为3不变的情况下，视差误差≤3的精度进一步提升到了0.8119，但运行时间延长到28.0640秒； 5. 最后，在选择SGM与SAD组合，并维持相同的配置（即disparity=64和radius=3），此时视差误差≤3的精度下降至0.6681，而计算所需的时间为22.3349秒。
     
  • Matlab代码-IST的Robust Photometric Stereo: 稳健的光度立体声
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    本资源提供基于MATLAB的稳健光度立体视觉（Robust Photometric Stereo）实现代码，采用IST方法处理光照变化和噪声影响，适用于三维表面重建。 由大阪大学及JSPS KAKENHI资助（编号JP16H01732）的Matsushita Yayyuki撰写的MATLAB代码，在Python中实现了强大的光度学立体声技术，这是基于作者在Microsoft Research Asia和大阪大学期间与外部合作伙伴共同完成的研究成果的一部分。这项研究的时间跨度为2010年至2018年。 什么是光度立体声？这是一种由伍德汉姆首次提出的图像处理方法，通过从固定视点但在不同照明条件下记录的一组图像来确定场景表面的法线方向。 那么，何谓稳健的光度学立体声呢？传统的光度学立体声采用最小二乘回归（或L2残差最小化），容易受到大离群值的影响。例如，在使用朗伯反射率和局部照明模型的情况下，镜面高光及阴影会被视为离群值，从而影响表面法线的估计准确性。 相比之下，稳健的光度学立体声采用稀疏回归方法来忽略这些异常值。此代码实现了L1残差最小化、稀疏贝叶斯学习（SBL）以及强大的主成分分析（RPCA）。此外，该软件还支持常规的L2残差最小化或最小二乘法。 如何使用？下载此软件包并运行演示代码即可开始使用。