Photometric Stereo 光度立体三维重建（一）——介绍

本文主要是介绍Photometric Stereo 光度立体三维重建（一）——介绍，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在计算机视觉的三维重建中，基于几何的方法有：

1. SFM立体视觉
   
2. 结构光
   
   我们在这篇文章中介绍的是基于光度立体视觉的三维重建方法：
   
   基于几何的三维重建方法中可以恢复粗略的三维形状，而光度法的特点是可以对物体进行精细恢复

0. 预备知识

0.1 物体表面法向量

一个表面的法向量（法线）n垂直于其切平面：

0.2 郎伯反射

特点:
1.反射光的量与$l^{T}n(=cos\theta )$成正比
2.表面亮度不取决于观察角度
更多关于郎伯表面的理论可以参考https://www.cnblogs.com/jerrycg/

0.3 有向光照模型

特点：
1.所有射线平行
2.一个无穷远的点光源

1.郎伯图像形成模型

其中：
$m\in R_{+}$是测量到的像素的强度（像素值）
$e\in R_{+}$是光源强度（辐射强度）
$\rho \in R_{+}$是郎伯表面的漫反射率
$l$ 是3维的单位光源位置向量
$n$ 是3维的表面法向量

在忽略未知的缩放以及假设单位强度的光源强度后，我们可以得到简化的郎伯成像模型：

2.光度立体视觉[WoodHam80]

2.1 单个像素

对于一个像素的情况，在假设了单位反射率后，通过多次光照：

我们可以得到：

同样的，如果我们在f个光源下观察，将会得到线性方程组：

我们的目的是求出法向量n
当我们所使用的光源数为3（f=3）而且L可逆时，我们可以如此求出n：

当f>3时，方程组是超定的，我们可以使用最小二乘法来获得近似解：

2.2 多个像素

扩展到多个像素后，我们将获得的图像展开为行向量，此时我们可以得到线性方程组（其中f是图像数量（光源数量），p是一张图像的像素数量）:

来求出法向量：

3. 矩阵形式的图像形成模型

$m\in R_{+}$是测量到的像素的强度（像素值）
$e\in R_{+}$是光源强度（辐射强度）
$\rho \in R_{+}$是郎伯表面的漫反射率
$l$ 是3维的单位光源位置向量
$n$ 是3维的表面法向量

3.1 单像素 单光源

3.2 单像素 多光源（f个）

3.3 多像素（p） 多光源（f）

4. 外观子空间

郎伯场景的外观在没有阴影，定向光源下驻留在三维子空间

$\mathbf{M}$的秩总为3，也就是说，3幅基图像可以生成新的外观：

5. 问题设置

在以下的等式中，红色代表未知量

5.1 标定光度立体视觉

$E$ 光源强度 $L$ 光源方向 $N$ 物体表面法向量 $P$ 物体表面反射率
在已知（已标定）的光源方向和光源强度下，恢复场景形状以及反射率

问题等价于：

在f=3，$L^{\prime }$满秩的确切情况下：

在f>3, $L^{\prime }$满秩的超定情况下，使用最小二乘求解（不是唯一办法）：

在f<3的欠定情况下，没有唯一的解

当$N^{\prime }$求解出来后，由于$n_i$是单位向量，我们可以通过列归一化来求解N和P：

5.2 未标定光度立体视觉

在未标定（未知）的光源方向及强度的情况下恢复物体表面法向量及反射率

问题等价于：


我们对矩阵M进行奇异值分解：


分解在3x3的可逆线性变换A下是唯一的：

此时可以得到：

这表明有许多（无穷多）种光和物体形状的组合可以产生相同的外观（捕获到的图像M）

这里要介绍一个名词——广义浅浮雕歧义(Generalized Bas-Relief Ambiguity)[Belhumeur97]：当正交地观察一个具有郎伯表面的物体，决定其三维形状时具有隐式的歧义，物体表面通过广义浅浮雕转换后不能被辨别。对于由任意数量的遥远光源照射的物体的每一幅图像，都存在由类似的光源照射的转换后的物体的相同图像。也就是在未知的光源以及不同物体表面下可能观察到相同的现象，可以从下面两幅图像感受一下

为了得到一个有效的表面，歧义性可以转化为广义浅浮雕转换（generalized bas-relief (GBR) transformation.）：

5.3 半标定光度立体视觉

在已知光源方向，但光源强度未知的情况下，恢复物体表面法向量及反射率

问题等价于：


假设光的强度大于0，那么对角阵E是可逆的，等式转化为：

此时原来的双线性问题就转换成了一个线性问题
它可以写成一个$Ax=0$的形式：

更直观一点的形式：

当$rank(\mathbf{D})=3p+f-1$时，上式在一个尺度缩放下具有唯一解，因此，必要条件为$pf\ge 3p+f-1$，即$(p-1)(f-3)\ge 2$，也就是说至少需要4个光源，两个具有不同表面法向量的像素

对于这种情况，我们可以使用交替最小化来求解（迭代过程中对E适当正则化）：

6.总结

	标定	未标定	半标定
表面法向量及反射率	未知	未知	未知
光源方向	已知	未知	已知
光源强度	已知	未知	未知
唯一解条件	光源数>3	除非引入外部假设，不然无解	光源>4,像素>2

我组建了一个光度立体技术的交流群，有兴趣的朋友可以一起来讨论一下！

这篇关于Photometric Stereo 光度立体三维重建（一）——介绍的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---