对于表面光滑且纹理单一的物体, 因其具有纹理信息不足的特征, 故利用传统的重建算法无法准确恢复其形状特征, 并且会出现大面积数据空洞的现象, 而利用偏振信息对目标物进行重建时, 则会很好地解决上述的情况。但由于入射面方位角存在模糊性, 导致无法获取有效的深度信息, 提出用双目估计参数去除歧义角从而三维重建。利用Stokes参数来表示两个视角下目标表面反射光的偏振态信息, 由于两个视图的对应点是独立的, 即每个方位角都会存在不可避免的歧义性, 这种方位模糊导致有两种可能的法向量, 故从两幅具有偏振信息的图像中估计相对位姿, 在求解相对位姿时, 相对旋转与平移是必不可少的, 问题即可以转换为最小二乘求优问题。通过求得最优解来估计出旋转矩阵从而消除方位角的歧义问题, 实验结果表明, 该消除歧义后深度图的图像分辨率更高, 重建后形状信息准确, 目标物纹理还原性高, 易于工程实现。

变能量X射线成像技术是实现大厚度比目标内部信息检测的重要方法。该方法利用递变管电压获取工件不同厚度区域的透照子图,通过融合获取能够完整表征工件结构信息的高动态范围数字图像。但是受限于显示设备的动态范围,融合的高动态范围X射线图像的细节无法得到有效显示。针对上述问题,利用X射线图像重点表征突变结构信息的特点,提出基于图像梯度非线性增强的算法,通过增强图像中的灰度变化信息来实现图像增强。同时,结合图像的多分辨特性,实现了不同分辨率层级梯度图像的增强和融合,从而有效保留并增强不同变化程度的目标结构信息。最后,对大厚度比目标进行变能量X射线成像,并对融合的高动态范围图像进行增强处理,结果表明,所提方法能够有效实现高动态范围图像结构信息的增强。