【摘 要】
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根据金属断口SEM图像的成像机制,提出了针对SEM图像的神经网络反射模型。通过引入分形约束条件和对传统亮度约束条件进行修正,构造了新的能量代价函数,重建出粗糙断口表面的细节特征。分别采用传统的SFS模型和新模型对断口SEM图像进行了对比重建试验,结果最大亮度误差由23.84%降到6.28%;平均亮度误差由4.46%降到1.07%。实验表明新模型对未知光源方向的SEM图像有很好的重建效果。
【基金项目】
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四川省杰出青年学科带头人培养基金资助项目（0329026-051）
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根据金属断口SEM图像的成像机制,提出了针对SEM图像的神经网络反射模型。通过引入分形约束条件和对传统亮度约束条件进行修正,构造了新的能量代价函数,重建出粗糙断口表面的细节特征。分别采用传统的SFS模型和新模型对断口SEM图像进行了对比重建试验,结果最大亮度误差由23.84%降到6.28%;平均亮度误差由4.46%降到1.07%。实验表明新模型对未知光源方向的SEM图像有很好的重建效果。
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