[发明专利]一种提取材质表面几何和光照物理属性的方法有效

专利信息
申请号: 201710291472.0 申请日: 2017-04-28
公开(公告)号: CN107146264B 公开(公告)日: 2019-05-31
发明(设计)人: 吕高建;宋佳;郭延文 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00;G01B11/24;G01N21/47;G01N21/55
代理公司: 江苏圣典律师事务所 32237 代理人: 胡建华;于瀚文
地址: 210023 江苏省南*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种提取材质表面几何和光照物理属性的方法,包括以下步骤:步骤1,搭建拍摄环境;步骤2,拍摄用于光线补偿的图片;步骤3,拍摄材质图片;步骤4,计算材质表面的几何曲面形状;步骤5,计算材质表面的漫反射系数;步骤6,计算材质表面的镜面反射系数;步骤7,计算材质表面的置换信息;步骤8,计算材质的透明度值。
搜索关键词: 一种 提取 材质 表面 几何 光照 物理 属性 方法
【主权项】:
1.一种提取材质表面几何和光照物理属性的方法,包括以下步骤:步骤1,搭建拍摄环境;步骤2,拍摄用于光线补偿的图片;步骤3,拍摄材质图片;步骤4,计算材质表面的几何曲面形状;步骤5,计算材质表面的漫反射系数;步骤6,计算材质表面的镜面反射系数;步骤7,计算材质表面的置换信息;步骤8,计算材质的透明度值;步骤1包括以下步骤:步骤1‑1,制备遮光箱,遮光箱的长宽高分别为a、b和c,将遮光箱内侧涂上亚光材料;步骤1‑2,遮光箱顶端中心处固定相机,在遮光箱底部10cm处设置透台,用于放置待拍摄物体,透台的材质为匀光板;步骤1‑3,在遮光箱内部设置灯光组,包括:顶部灯光组,设置在相机镜头下方3cm处,包括四条LED灯带;底部灯光组,设置在遮光箱底部,包括四条LED灯带,在透台下侧;四周灯光组,设置在透台上侧20cm处,并与遮光箱内侧四周与底部夹角呈45o,根据灯光打亮时拍摄图片亮度范围分别命名为东部灯组、南部灯组、西部灯组和北部灯组,其中东部灯组拍摄出来的图片右半部分亮,西部灯组拍摄出来的图片左半部分亮,南部灯组拍摄出来的图片下半部分亮,北部灯组拍摄出来的图片上半部分亮;步骤1‑4,在所有灯组上放置滤光膜,以形成方向光源;步骤2包括以下步骤:步骤2‑1,透台上不放置任何物体,打开顶部灯光组,相机进行拍摄,拍摄图片存储为Top;步骤2‑2,打开东部灯组,相机进行拍摄,拍摄图片存储为East;步骤2‑3,打开西部灯组,相机进行拍摄,拍摄图片存储为West;步骤2‑4,打开北部灯组,相机进行拍摄,拍摄图片存储为North;步骤2‑5,打开南部灯组,相机进行拍摄,拍摄图片存储为South;步骤3包括以下步骤:步骤3‑1,将材质样本平整的放置于半透明透台中央部分,在相机镜头上放置滤光镜,依次打开顶部灯组,东部灯组,西部灯组,北部灯组,南部灯组以及底部灯组,并打开相机进行拍摄,将拍摄的图片依次存储为Image_T1,Image_E1,Image_W1,Image_N1,Image_S1和Image_B1,最后打开除底部灯组外的其他灯组,并打开相机进行拍摄,拍摄图片存储为Image_F1;步骤3‑2,取下相机镜头上放置的滤光镜,依次打开顶部灯组,东部灯组,西部灯组,北部灯组以及南部灯组,并打开相机进行拍摄,将拍摄的图片依次存储为Image_T2,Image_E2,Image_W2,Image_N2和Image_S2,最后打开除底部灯组外的其他灯组,并打开相机进行拍摄,拍摄图片存储为Image_F2;步骤4包括以下步骤:步骤4‑1,将拍摄图片North,South,West,East和Top转换为单通道浮点亮度图,分别记为NorthL,SouthL,WestL,EastL和TopL,对于三通道的图片Img,设其三通道为Ir,Ig,Ib,分别代表红,绿,蓝三通道,最后得到的单通道亮度记为ImgL,则:ImgL=(Max(Ir,Ig,Ib)+Min(Ir,Ig,Ib))/(2.0*255.0)其中Max表示取三者中最大值,Min表示取三者中最小值;步骤4‑2,计算(TopL‑NorthL)<0的所有像素的平均值的绝对值,记为AvgN;计算(TopL‑SouthL)<0的所有像素的平均值的绝对值,记为AvgS;计算(TopL‑WestL)<0的所有像素的平均值的绝对值,记为AvgW;计算(TopL‑EastL)<0的所有像素的平均值的绝对值,记为AvgE;步骤4‑3,计算(TopL‑NorthL)+AvgN的值,得到北部方向补偿信息,存储为ImageAdjust_N;计算(topL‑SouthL)+AvgS的值,得到南部方向补偿信息,存储为ImageAdjust_S;计算(topL‑WestL)+AvgW的值,得到西部方向补偿信息,存储为ImageAdjust_W;计算(topL‑EastL)+AvgE的值,得到东部方向补偿信息,存储为ImageAdjust_E;步骤4‑4,将图片Image_N1,Image_S1,Image_W1,Image_E1,Image_T1都转换为单通道浮点亮度图,保存为图片分别记为Image_NL1,Image_SL1,Image_WL1,Image_EL1,Image_TL1;步骤4‑5,使用参数α对Image_NL1,Image_SL1,Image_WL1和Image_EL1进行修正,公式如下:Image_NLN1=Image_NL1_Data+ImageAdjust_N*α‑Image_TL1,Image_SLN1=Image_SL1_Data+ImageAdjust_S*α‑Image_TL1,Image_WLN1=Image_WL1_Data+ImageAdjust_W*α‑Image_TL1,Image_ELN1=Image_EL1_Data+ImageAdjust_E*α‑Image_TL1;其中Image_NL1_Data表示Image_NL1的像素值,Image_SL1_Data表示Image_SL1的像素值,Image_WL1_Data表示Image_WL1的像素值,Image_EL1_Data表示Image_EL1的像素值;步骤4‑6,新建两个三通道的图像NorthWest和SouthEast,将Image_WLN1的值作为NorthWest的R通道的值,Image_NLN1的值作为NorthWest的G通道的值,并将NorthWest图像色阶调整到0.5~0,将Image_ELN1的值作为SouthEast的R通道的值,Image_SLN1的值作为SouthEast的G通道的值,并将图像SouthEast的色阶调整到0.5~1.0,然后将NorthWest和SouthEast两张图片以叠加的方式进行混合得到图像Temp1;假设图像的像素值为p,将色阶调整到A~B的计算方式为:Pnew=P*(B‑A)+A,Pnew表示调整后像素值;叠加方式图像混合方式计算方法为:Temp1=2*NorthWest*SouthEast;步骤4‑7,对图像Temp1进行去褶皱处理:使用高斯滤波对图像Temp1的R通道和G通道分别进行高斯滤波,高斯函数如下:该高斯函数表示大小为(2k+1)*(2k+1)的高斯卷积核,Gxy表示高斯核在点(x,y)位置处高斯函数值,σ为方差,k的值用于确定高斯核矩阵的维数,σ的计算方式为:根据σ计算出高斯核矩阵的每个像素的权值,对图像Temp1中每个像素进行如下计算:以该像素自身为中心乘以高斯核矩阵的值作为该像素新的值,从而得到平滑后的图像,记为Smooth1;步骤4‑8,通过图像Temp1与Smooth1计算出使用滤光膜的一组图片的几何曲面形状信息Shape1,公式如下:Shape1=Temp1‑Smooth1+127;步骤4‑9,将图片Image_N2,Image_S2,Image_W2,Image_E2,Image_T2,使用步骤4‑4~步骤4‑8的方法,得到不使用滤光膜的一组图片的几何曲面形状信息,记为Shape2,将Shape1与Shape2通过如下公式进行融合得到最终材质表面几何曲面形状信息Shape:Shape=(Shape1+Shape2)*0.5;步骤4‑10,计算材质表面几何曲面形状信息:由于Shape图像的R通道和G通道已知,而材质表面几何曲面形状即通过归一化Shape图像的RGB三通道得到,因此假设R通道的像素值为r,G通道的像素值为g,则B通道的像素值b的计算公式如下:将B通道像素值从[0,1]转到[0,255]即得到最终的材质表面几何曲面形状。
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  • 黄振立;李梦婷;李路长 - 华中科技大学
  • 2015-09-02 - 2019-10-01 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种保证精度的实时单分子定位方法及系统。其中,该方法包括:先基于像素级定位参数对待处理图像进行区域提取;再对提取到的图像进行粗定位,得到提取到的图像的亚像素级定位参数;接着基于提取到的图像的亚像素级定位参数对提取到的图像进行精定位。由于经过粗定位得到的初始值(亚像素级定位参数)更接近于真实值,再据此进行精定位计算,因而减少了在精定位时的迭代次数,从而加快了超分辨图像的定位速度。这样,本发明在保证定位精度的情况下,加快了超分辨图像的定位速度。
  • 一种压迫式超宽带微波乳腺肿瘤成像方法-201910500198.2
  • 肖夏;刘雨;宋航 - 天津大学
  • 2019-06-11 - 2019-09-27 - G06T11/00
  • 本发明涉及一种压迫式超宽带微波乳腺肿瘤成像方法,包括下列步骤:构建压迫式MRI乳房数值模型;从图像处理的角度将MRI图像的灰度值映射为乳房内不同组织,导出乳房模型,用Canny算法提取乳房‑空气边界,生成皮肤边界;选择其中一侧的乳房,设置肿瘤大小和位置,并对各类组织的电磁参数值进行赋值,经过贴于乳房皮肤表面的阵列天线压缩过后,内部组织会在纵向上呈压缩分布,同时还会在横向上呈扩展分布,乳房整体下压,乳房内包含的肿瘤会在压缩比例的作用下同步下移;设置天线位置,使用共焦成像算法对乳房内的肿瘤进行成像。
  • 基于三维对抗性生成网络的低剂量CBCT图像重建方法-201910559108.7
  • 戴修斌;叶佳豪;刘天亮;晏善成 - 南京邮电大学
  • 2019-06-25 - 2019-09-27 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种基于三维对抗性生成网络的低剂量CBCT图像重建方法,属于医学图像处理技术领域。所述方法包括如下步骤:构建三维对抗性生成网络模型;通过正弦图像及其对应的投影数据训练三维对抗性生成网络模型;将测试图像输入至已训练好的对抗性生成网络模型,对不完全投影数据的正弦图像缺失部分进行预测,获取完整投影的正弦图像;根据所述完整投影数据的正弦图像重建CT图像。本发明有效缩短锥形束投影数据的获取时间,提高临床诊断效率。
  • 一种基于超深稠密网络的压缩感知磁共振图像重建方法-201910573075.1
  • 曾坤;肖国宝;赖桃桃 - 闽江学院
  • 2019-06-28 - 2019-09-27 - G06T11/00
  • 本发明涉及一种基于超深稠密网络的压缩感知磁共振图像重建方法。该方法通过训练一个深度网络学习图像训练数据库中多个欠采样的k空间数据和高质量磁共振图像之间的对应关系,泛化到图像测试数据库,从而实现对测试数据的重建。该深度网络有两个特征:首先,网络层数多,包含较多的复杂子网络,每个子网络可以预重建一张磁共振图像;其次,子网络之间的连接是稠密连接,这样子网络可以通过分析多张预重建图像生成一张重建质量更好的图像。只要把图像测试数据库中的欠采k空间数据作为该深度网络的输入,得到的输出就是生成的高质量磁共振图像。本发明方法可以快速地进行压缩感知磁共振图像重建,而且生成清晰度较高的磁共振图像。
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