基于神经曲面并保持边缘的近光源光度立体视觉
计算机视觉与模式识别
2022-07-12 v1
摘要
本文提出一种近光源光度立体视觉方法，可在三维重建中忠实保留尖锐的深度边缘。与以往依赖有限差分来近似深度偏导数与表面法线的方法不同，我们在近光源光度立体视觉中引入解析可微的神经曲面，以避免在尖锐深度边缘处产生微分误差，其中深度被表示为图像坐标的神经函数。通过进一步将朗伯反照率公式化为由表面法线与深度导出的因变量，我们的方法不易受不准确的深度初始化影响。在合成与真实场景上的实验证明了该方法在细节形状恢复与边缘保持上的有效性。
引用
@article{arxiv.2207.04622,
title = {Edge-preserving Near-light Photometric Stereo with Neural Surfaces},
author = {Heng Guo and Hiroaki Santo and Boxin Shi and Yasuyuki Matsushita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.04622},
year = {2022}
}