基于動(dòng)態(tài)基的三維表面紋理分類及光照方向判斷.pdf

1、紋理分類是模式識(shí)別領(lǐng)域中的一個(gè)重要的分支，它的目的是識(shí)別出具有不同紋理特征的物體的各種表現(xiàn)形式。紋理分類在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域和工程技術(shù)方面有著非常廣泛的應(yīng)用背景。目前三維表面紋理分類技術(shù)的研究是圖像處理領(lǐng)域的前沿方向，有著廣闊的研究前景。三維表面紋理的數(shù)據(jù)采集、分析、分類已成為紋理分析領(lǐng)域新興的熱點(diǎn)之一。 一般來(lái)說(shuō)，在分類之前要有一些關(guān)于紋理圖像的先驗(yàn)知識(shí)。通過(guò)這些先驗(yàn)知識(shí)，建立起一個(gè)分析模型，從而找到某種具

2、體有效的分類方法，以獲得更高的分類識(shí)別率。其中主要工作涉及到三個(gè)部分：紋理模型的建立、特征參數(shù)的提取與選擇和分類器的設(shè)計(jì)。 本文的研究目的在于通過(guò)多類紋理的訓(xùn)練集，判斷出一幅未知紋理圖像的類別，并且根據(jù)同類紋理光照方向的訓(xùn)練集，進(jìn)一步判斷出此紋理的光照方向。本文首先介紹了模式識(shí)別領(lǐng)域中特征提取和分類的幾種方法和相關(guān)背景研究，進(jìn)而展開對(duì)三維表面紋理的分類和光照方向研究。針對(duì)小波包分解法提取出的特征能夠準(zhǔn)確的體現(xiàn)三維表面紋理的特性，

3、本文實(shí)現(xiàn)了兩種三維表面紋理分類的算法，分別為基于SVM和Adaboost的兩種分類器。在得知某種紋理類別之后，本文采用了一種新的方向特征提取方法：改進(jìn)的動(dòng)態(tài)基(ActiveBasis)特征。由于動(dòng)態(tài)基方法可以很好提取圖像的方向特征，所以每個(gè)基的直方圖信息就可以作為每個(gè)光照角度的訓(xùn)練特征?；趧?dòng)態(tài)基的建模方法，本文實(shí)現(xiàn)了一種新的判斷光照的算法，并進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文提出的三維表面紋理分類和光照方向判斷算法是行之有效的，并為今