基于BRDF与NIQE的非视域目标重建

王钰锋; 隋国荣

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.02.006

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基于BRDF与NIQE的非视域目标重建

光学成像技术 | 更新时间：2025-09-01

- 基于BRDF与NIQE的非视域目标重建
- Reconstruction of non-viewing objects based on BRDF and NIQE
- 光学技术 2025年51卷第2期页码：141-152
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学光电信息与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.02.006
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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王钰锋, 隋国荣. 基于BRDF与NIQE的非视域目标重建[J]. 光学技术, 2025,51(2):141-152.

Reconstruction of non-viewing objects based on BRDF and NIQE[J]. 2025, 51(2): 141-152.
王钰锋, 隋国荣. 基于BRDF与NIQE的非视域目标重建[J]. 光学技术, 2025,51(2):141-152. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.02.006.

Reconstruction of non-viewing objects based on BRDF and NIQE[J]. 2025, 51(2): 141-152. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.02.006.

摘要

针对被动非视域目标重建工作中的光学传输模型仍未完善、重建算法的相关参数尚不明确等问题，提出了一种基于BRDF的光学传输模型以及一种基于NIQE的融合FISTA算法。基于BRDF建立被动非视域场景下的光学传输模型，对模型离散化并建立数据保真项与数据平滑项的目标函数，使用NIQE作为指标融合FISTA迭代算法求解优化问题得到最优重建结果。MNIST手写数字集的重建结果的PSNR为11.34dB

而SSIM达到0.79。相较偏振增强方法，重建目标的PSNR达到96.92%

SSIM提升了83.72%。相较深度学习方法，PSNR指标达到74.26%

SSIM达到95.18%。使被动非视域目标重建性能得到了一定的改进和提高。

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DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2025.02.006

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