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15.09.2016 | Methodologies and Application | Ausgabe 2/2018

Soft Computing 2/2018

An improved genetic algorithm for three-dimensional reconstruction from a single uniform texture image

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 2/2018
Autoren:
Yujuan Sun, Xiaofeng Zhang, Muwei Jian, Shengke Wang, Zeju Wu, Qingtang Su, Beijing Chen
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Abstract

Three-dimensional reconstruction from a single input image is a very difficult issue, especially for the texture images. Moreover, the unknown lighting parameters also make this problem more complex. In this paper, an improved genetic algorithm has been proposed to reconstruct the 3D shape from a single texture image with similar appearances. The proposed scheme contains three main steps: first, the lighting parameters has been estimated by detecting and analyzing the intensity information of the input texture image; then, the initial surface normal, which can be used as the initial population of generic algorithm, has been calculated by combining the patch matching and stitching method; finally, the improved genetic algorithm incorporating spatial information is implemented, which can search the minimum starting from the surface normals of the neighborhood. Experiment results verified the effectiveness of the proposed method according to realistic visual-perception.

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