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基于神经网络的三维图象恢复与重建新算法

New Method for Three-dimensional Reconstruction Based on Neural Network
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摘要 简介了兰伯特Lambertian反射模型用于三维图象的恢复与重建的算法,由于其具有很大的局限性,为此,给出了一种基于神经网络与模糊处理相结合的新型反射模型,用于三维图象的恢复与重建,且新算法不需知道光源方向,经实验证明,具有计算快捷且图象识别精度高的特点。 In this paper, the limitation of the conventional Lambertian reflectance model is addressed and a new neural-based reflectance model is proposed. The new neural learning algorithm is to optimize a proper reflectance model and to recover the object surface by a simple shape-form-shading(SFS) variational method with this neural-based model and fuzzy method model. An example is also given to prove that the SFS technique is robust for most objects, even when the lighting conditions are uncertain.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第10期69-70,共2页 Computer Engineering
基金 湖南省自然科学基金资助项目(00JJY2082)
关键词 模糊神经网络 三维图象重建 图象恢复 图象处理学 计算机 Fuzzy and neural network Three-dimensional image reconstruction Image restoration
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参考文献3

  • 1Lisboa P G J 邢春颖等(译).现代神经网络应用[M].北京:电子工业出版社,1996..
  • 2Cho S Y,IEEE Trans Industrial Electronics,2000年,47卷,6期,1346页
  • 3邢春颖(译),现代神经网络应用,1996年

共引文献1

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