研究目的
开发一种用于三维测量的无监督纹理重建方法，以消除因纹理错位和光照不一致导致的模糊、重影和色彩不连续等伪影。
研究成果
提出的无监督纹理重建方法能有效消除伪影，为三维模型生成逼真纹理，即使几何结构不精确且光照条件不一致。与现有方法相比，其处理时间缩短了60%，并在不同材质和光照条件下展现出稳健性能。未来工作可结合纹理先验信息以进一步提升效果。
研究不足
该方法对于极高分辨率的图像可能计算量较大，且若未加约束，图像块搜索过程容易出现匹配错误。它依赖于精确的相机标定，且可能无法很好地处理高镜面反射表面。
1：实验设计与方法选择：
该方法采用复合权重纹理混合技术和基于双向相似函数的多尺度能量最小化算法来校正错位并融合纹理。其过程包括像素重映射、权重因子计算（法线、深度、边缘）以及受期望最大化算法启发的交替最小化方案。
2：样本选择与数据来源：
实验使用双目结构光三维测量系统对不同材质（PVC、皮革、瓷器）物体进行多视角自动采集。
3：实验设备与材料清单：
包含DLP投影仪、两台工业相机、佳能EOS 700D单反相机、带步进电机的旋转平台及LED光源柔光箱。软件：MATLAB R2016a。
4：实验流程与操作步骤：
系统采集多视角深度与纹理图像，将纹理图像投射至三维几何体表面，通过复合权重和BDS函数多尺度最小化实现纹理融合对齐。
5：数据分析方法：
采用模糊系数和结构相似性指数（SSIM）进行定量评估，结合视觉检查定性分析。执行时间与固定迭代方法作基准对比。
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SLR camera
EOS 700D
Canon
Captures high-definition texture images
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DLP projector
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industrial camera
Captures images of the scene under structured-light illumination
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MATLAB
R2016a
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Software used for implementing and testing the texture blending algorithm
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Processes the algorithms for texture reconstruction
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