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从明暗恢复形状(Shape from Shading,SFS)是利用单幅灰度图像的明暗变化恢复成像物体三维表面形状的技术。SFS所需设备简单,具有广泛的适应性,近年来,在理论研究和实践应用中得到了不断完善与发展,成为三维表面形状恢复技术的一个重要研究方向。由于SFS固有的病态性,现有的SFS算法还不能十分精确地恢复物体表面形状,因此提高SFS的恢复精度具有重要的意义。论文在分析不同成像条件下几种SFS模型求解方法的基础上,就如何进一步改进SFS算法、提高SFS的恢复精度开展了深入研究。论文研究的SFS模型主要包括点光源在无限远处的正交SFS模型(Model-1)、光线方向与相机光轴正向重合时的Model-1、点光源在无限远处的透视SFS模型(Model-2)、点光源在相机光心处的透视SFS模型(Model-3)以及这几种模型的通用形式。论文取得的创新主要包括以下几个方面:1.针对Model-1,分析了针图一致性约束和图像照度方程强约束(NCCHIC)算法存在的不足,针对NCCHIC算法存在的不足,提出了改进NCCHIC算法,主要的改进包括图像梯度修正和对方程组解的不同情况的处理。图像梯度修正是将图像梯度方向旋转到尽量与法向量在图像平面的投影反向一致的方向上。当方程组无解的时候,取在不定性锥锥面上距离半平面最近的向量,当方程组有两个解的时候,由格点位置决定解的选取方式。合成图像和实际图像的实验结果表明,改进NCCHIC不仅解决了NCCHIC存在的不足,而且比NCCHIC的恢复精度更高。2.针对光线方向与相机光轴正向重合时候的Model-1,在快速步进法(FMM)的基础上,为了进一步提高算法的恢复精度而且适应于多源(多个已知函数值的极值点)SFS问题,提出了双模板多源快速步进法(DMFMM)。通过使用互相垂直的两个模板,充分利用了对角线格点的信息,同时根据波前方向的信息,对波前交汇处格点的Eikonal方程的解进行了修正。合成图像的实验结果表明,DMFMM得到了比FMM、多模板快速步进法(MFMM)和等值线跟踪快速步进法(ITFMM)更精确的结果。3.针对Model-2,分析了透视快速步进法(PFMM)存在的不足,针对PFMM存在的不足,提出了自适应透视快速步进法(APFMM)。通过附加Eikonal方程系数的约束条件并自适应调整Eikonal方程系数,降低了PFMM对初始数据的依赖性,同时增强了PFMM的稳健性,解决了PFMM存在的不足,并证明了APFMM为PFMM的推广。合成图像和实际图像的实验结果表明,APFMM比PFMM的精度更高。4.针对SFS通用模型,提出了基于静态Hamilton-Jacobi(HJ)方程的SFS优化算法。通过分析SFS通用模型的特点,采用高阶局部Lax-Friedrichs(LLF)格式和改进加权本质无振荡(WENO)格式来对静态HJ方程的求解过程进行优化。合成图像和实际图像的实验结果表明,优化方法提高了SFS的恢复精度。论文以提高SFS的恢复精度为目标,研究了不同成像条件下几种SFS模型算法的改进和优化,对于进行精确三维形状恢复具有重要的理论意义和实用价值。