基于MATLAB的Agrawal-ECCV06单图像深度恢复系统

资 源 简 介

本项目利用Agrawal ECCV06论文中的Shape from Shading算法，通过分析单张灰度图像的亮度变化，恢复物体的三维形状信息。系统能够提取表面法向量场并重建2.5D深度图，适用于计算机视觉和3D建模应用。

详 情 说 明

Agrawal-ECCV06 单图像深度恢复系统

项目介绍

本项目基于Agrawal等人发表于ECCV 2006的论文"Fast Photograph-Aware 3D EVShade"所提出的Shape from Shading技术实现。核心功能是通过分析单张灰度图像的亮度变化来恢复物体的三维形状信息。该系统能够从二维图像中提取表面的法向量场，并利用泊松方程积分算法重建出2.5D深度图，为单图像三维重建提供了一个完整的解决方案。

功能特性

• 单图像三维重建：仅需单张灰度图像即可恢复物体的三维形状
• 反射率模型估计：自动估计图像表面的反射特性
• 法向量场优化：基于亮度约束计算最优的表面法向量场
• 泊松方程积分：将法向量场稳定地转换为深度信息
• 结果可视化：提供深度图和三维网格可视化功能

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像保存为JPG或PNG格式
2. 设置参数：根据图像特性调整光源方向(三维向量)和预处理参数
3. 运行系统：执行主程序开始三维重建流程
4. 查看结果：系统将生成深度图、法向量场和三维可视化结果

主要输出包括：

• 2.5D深度图（MATLAB矩阵格式）
• 表面法向量场（三维向量场）
• 三维网格可视化结果（.fig格式）
• 深度伪彩图（PNG格式）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了图像预处理、光照模型求解和深度恢复的完整流程，包括对输入图像的灰度化与高斯平滑处理，基于反射率模型的亮度约束分析，表面法向量场的迭代优化计算，以及通过求解泊松方程将法向量场积分得到最终深度图的功能模块，并负责结果的可视化输出。