《表3 特定的真实噪声场景反射率估计结果对比》

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《基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法》

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特定的真实噪声场景的反射率误差评价标准对比结果如表2所示.通过对比可知，在引入CBF预处理的反射率估计中，RENA算法也取得了较好的优化结果.同时，专门针对深度误差和表面法向误差进行优化的RENA算法表现明显优于其他去噪算法，这也印证了人工噪声场景实验的结果，并再次证实该算法去噪理论的正确性.另一方面，由RENA算法的公式推导过程可以看出，算法的计算时间复杂度为o（n），是一种计算时间复杂度低的算法.在反射率估计实验中，该算法的实时运算能力也得以验证.本文采用主频3.41GHz的CPU，对分辨率为318×382的图像进行算法的运行时间测试.经过多次运行实验，各算法的平均运行时间对比结果如表3所示.由表3所列数据可知，RENA算法基本满足实时运算的需求.