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我正在尝试实现 Hinterstoisser et al (2011) 提出的表面法线估计但我不清楚一些要点:
最佳答案
如前所述,D 是一个密集范围图像,这意味着对于任何像素位置 x在 D 中,x = [x y]T,D(x) 是像素位置 x 处的深度(或简称为 D(x, y))。
在最小二乘意义上估计最优梯度
假设我们在 D(x) 中的深度值 5 周围有以下邻域,对于一些 x :
8 1 6
3 5 7
4 9 2
然后,使用泰勒展开
dxT.grad(x) + 误差 = D(x + dx) - D(x)
我们得到邻域点的八个方程
[1 0]g + e = 7 - 5
[-1 0]g + e = 3 - 5
[0 1]g + e = 9 - 5
[0 -1]g + e = 1 - 5
[1 1]g + e = 2 - 5
[1 -1]g + e = 6 - 5
[-1 1]g + e = 4 - 5
[-1 -1]g + e = 8 - 5
我们可以用矩阵形式表示 Ag + e = b 为
[1 0;-1 0;0 1;0 -1;1 1;1 -1;-1 1;-1 -1]g + e= [2;-2;4;-4;-3;1;-1;3]
然后最小化平方误差||Ag - b||22。最小化此错误的 g^ 的解析解的形式为
g^ = (ATA)-1ATb
关于image-processing - 密集范围图像中表面法线的估计,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31217122/
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