由物体表面的二维灰度图像重构其三维几何形状法(由明暗恢复形状法) ,其关键是寻求对应的数学物理模型稳定可靠的数值解法。首先利用变分原理,将一个非线性的双曲方程问题转化为一个泛函的极小化问题;然后应用有限差分思想和非线性最小二乘问题的高斯-牛顿法将泛函中的变量离散化和线性化;最后应用高斯-塞德尔迭代法形成了曲面各点的梯度值及高度值。对合成和实际图像的计算及数控仿形加工实验验证表明,该算法有效可行。

比较图片相似度代码matlab 图像重定向质量评估 基于以下三篇论文的ARS和MLF图像重定向质量评估措施的 Matlab 实现。 用于图像重定向质量评估的纵横比相似性 (ARS)。 ICASSP 2016 用于图像重定向质量评估的基于后向注册的纵横比相似性。 提示 2016 用于重定向图像质量的基于多级特征的测量。 提示 2018 该代码已在 Windows 10 64 位操作系统上进行了测试。 要运行代码，您需要准备第一个。 是ARS措施的实施。 您可以运行以获取结果。 如果 mex 文件不兼容，请运行更新现有的 mex 文件。 在 Win 10（i7-6700 @3.4GHz 和 16GB 内存）上可能需要大约 1.2 小时。 在至强处理器上，可能会输出与论文中报道的相比略有不同的匹配结果并导致预测性能不一致。 在这种情况下，您可以使用计算结果来替换向后注册结果。 是MLF措施的实施。 您可以运行以获取结果。 MLF_code 依赖于 ARS_code，首先需要能够运行。 在 Win 10（i7-6700 @3.4GHz 和 16GB 内存）上可能需要大约 2.1 小时。

为了提高偏振去雾方法对大气光估计的准确度,提出一种基于大气光偏振层析的雾天图像重构方法。在偏振空间下,将大气光梯度先验信息作为约束条件,对原始雾天偏振图像进行分层,估计大气光偏振图像;然后从大气光偏振图像中解析大气光,实现对大气光的偏振层析;最后,结合所提雾天图像偏振重构模型,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对雾天图像的去雾重构。实验结果表明,所提方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰、目标还原度更高,且适用于不同浓度下的雾天图像重构。

基于SFM算法的三维模型重建，使用三维图像模型重构三维图像

用matlab编写的经纬度格式转换程序和图像重采样程序，学习测量和图像处理的同学可以看看

ART算法图像重构(PPT52页).ppt

将广义近似消息传递算法应用到压缩相位恢复中，从而提高图像重构质量，提高运行速度，通过实验证明该算法的优异性，良好的噪声鲁棒性和简短的运行时间。 （2）使用不同的去噪器来实现更好的相位恢复，在原来算法基础上借鉴其他方法改进算法，从而实现更好的图像重构质量。

鉴于小波多尺度分解与重构在图像的编码、压缩、去燥、融合等方面的重要作用，介绍了Haar 小波的尺度函数与小波函数，给出了Haar 小波多尺度分解与重构的算法，并进行成功验证。结果表明，多尺度分解将图像分解成一个简单的多层次框架，框架的每个分量具有独特的频率特性和空间取向特性，同时重构算法能很好地恢复图像

针对双目视觉深度估计成本高、体积大以及监督学习需要大量深度图进行训练的问题,为实现无人机在飞行过程中的场景理解,提出一种面向无人机自主飞行的无监督单目深度估计模型。首先,为减小不同尺寸目标对深度估计的影响,将输入的图像进行金字塔化处理;其次,针对图像重构设计一种基于ResNet-50进行特征提取的自编码神经网络,该网络基于输入的左视图或右视图以及生成对应的金字塔视差图,采用双线性插值的方法重构出与其对应的金字塔右视图或左视图;最后为提高深度估计的精度,将结构相似性引入到图像重构损失、视差图一致性损失中,并且联合视差图平滑性损失、图像重构损失、视差图一致性损失作为训练的总损失。实验结果表明,经过在KITTI数据集上的训练,该模型在KITTI和Make3D数据集上相比其他单目深度估计方法具有更高的准确性和实时性,基本满足无人机自主飞行对深度估计准确性和实时性的要求。

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