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基于bag-of-features算法三维表面纹理光照方向估计word格式论文
独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含未获得(注:如没有其他需要特别声明的,本栏可空)或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,并同意以下事项:1、学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。2、学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”用于出版和编入CNKI《中国知识资源总库》,授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》。(必威体育官网网址的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:导师签字:签字日期:年月日签字日期:年月日基于Bag-of-features算法的三维表面纹理光照方向估计摘要纹理是自然界中普遍存在的一种物质表面特征,是组成物体表面外观属性的重要元素。真实世界中的纹理包含了丰富的自然场景信息。三维表面纹理作为自然界中普遍存在的纹理类型,其复杂的表面结构以及对光照方向和观察视角的敏感性,使得对其本身所具有的自然属性以及潜在特征的研究就变得尤为重要。本文在评估和分析了国内外该领域以及相关领域研究的基础上,对三维表面纹理光照方向tilt角(光源向量在平面坐标系x-y平面上的投影与x轴的正向夹角)估计展开研究。本文设计出基于Bag-of-features算法针对纹理阴影特征进行分类训练,然后通过基于Haar特征的ActiveBasis对测试纹理与已知光照方向的训练集纹理进行匹配,从而确定测试纹理光照方向tilt角度的判断方法。为了完成这一方法,本文首先通过Bag-of-features算法对一系列已经记录光照方向的训练集纹理进行训练,尽可能的使其分类细致;然后对于一幅测试纹理本文通过SVM分类器确定其所属的分类。在经历以上过程之后,将基于Haar特征的ActiveBasis 同时运用于测试纹理和训练集纹理,从而得到测试纹理和它经过分类算法确定所属分类中全部训练集纹理的base直方图,最后通过base直方图的匹配算法得到与测试纹理最相近的训练集纹理,测试纹理的光照方向和匹配结果所确定的训练集纹理的光照方向相同。为了验证这一算法的稳定性,以及针对实验中所产生的问题具体分析,本文将实验设计为两部分:一、测试图片所属的纹理类型在训练集纹理中一定存在;二、测试图片所属的纹理类型不在训练集纹理中。然后对光照估计结果进行分析。实验结果表明Bag-of-features算法能够有效提取纹理中的边缘信息,特别是对阴影所占比重较大纹理。本文所提出的方法能够有效估计三维表面纹理在不同光照条件下的tilt角光照方向且保证良好的准确率。关键词:三维表面纹理,光照方向,Bag-of-features,SIFT,Active BasisIEstimatingIlluminationDirectionofThree-dimensionalSurfaceTexturesUsingBag-of-featuresAlgorithmAbstractTextureis oneof theubiquitous surfacefeatures in naturalscene, whichproduces surfaceappearance.Asanimportanttexturetype,3D(three-dimensional)surface texture,whichhasrichsurfacestructureinformation,issensitiveto illumination varianceandviewinganglechanges.Traditionaltextureanalysismethodsmaynot workwellonthiskindoftexture.Thisthesisreportsamethodofestimating illumination direction of3D surfacetextures.Inthisthesis,a3DtextureclassificationmethodusingBag-of-featuresalgorithm whichincorporatesshadowandedgeinformationisproposed.Textureswere representedbyHaarActive
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