王國琿　韓九強　賈洪?！埿侣?/p>

摘要：針對傳統(tǒng)的從明暗恢復(fù)形狀(SFS)算法存在誤差大、耗時長的問題，提出了一種SFS的快速黏性解算法(PSFS－FVS)，首先假定物體表面反射模型為朗伯模型，建立透視投影下的圖像輻照度方程，然后將該方程轉(zhuǎn)化為包含物體表面深度信息的靜態(tài)Hamilton－Jacobi偏微分方程，使用非線性規(guī)劃原理逼近該微分方程的黏性解，進而得到物體表面的三維形狀，合成花瓶圖像的實驗結(jié)果表明：與Prados－Faugeras算法相比，PSFS－FVS算法在相同迭代次數(shù)時，恢復(fù)三維形狀高度的平均相對誤差降低了8.7％；在相同的誤差條件下，所需的CPU運行時間減少了23.5％，實際人臉圖像的三維形狀恢復(fù)結(jié)果表明，PSFS－FVS算法在恢復(fù)局部細節(jié)信息時更加準(zhǔn)確有效。

關(guān)鍵詞：從明暗恢復(fù)形狀；黏性解；透視投影；非線性規(guī)劃

中圖分類號：TP391文獻標(biāo)志碼：A文章編號：0253－987X(2009)06－0043－05