[发明专利]一种基于深度学习的多光谱光度立体表面法向恢复方法有效
| 申请号： | 201910208408.0 | 申请日： | 2019-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN110060212B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 举雅琨;董军宇;亓琳 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 张贵宾 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及多光谱多度立体表面法向恢复领域，特别公开了一种基于深度学习的多光谱光度立体表面法向恢复方法。该方法利用多光谱光度立体系统，拍摄单张待恢复物体的照片；将拍摄的单张待恢复物体照片的RGB通道分离为三幅单通道的灰白图像；利用三输入标准光度立体算法输入三幅单通道图像，得到初始表面法向；将单张待恢复物体的照片以及初始表面法向一同输入深度网络模型，利用深度学习算法，输出准确的表面法向。本发明步骤简单，相比于传统多光谱光度立体算法，不需要预先标定物体，也不需要使用其他设备获得部分位置的初始深度，而是完全采用自身信息，获得初始表面法向并利用深度学习算法恢复准确的表面法向。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 光谱 光度 立体 表面 恢复 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的多光谱光度立体表面法向恢复方法，其特征为，包括如下步骤：（1）利用多光谱光度立体系统，拍摄单张待恢复物体的照片；（2）将拍摄的单张待恢复物体照片的RGB通道分离为三幅单通道的灰白图像；（3）利用三输入标准光度立体算法输入三幅单通道图像，得到初始表面法向；（4）将单张待恢复物体的照片以及初始表面法向一同输入深度网络模型，利用深度学习算法，输出准确的表面法向。
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