基于切空间一致性的多视角方位角立体视觉
计算机视觉与模式识别
2023-03-30 v1
摘要
我们提出一种仅使用标定多视角表面方位角图进行三维重建的方法。我们的方法——多视角方位角立体视觉——对无纹理或高光表面有效，而这类表面对传统的多视角立体（MVS）方法而言较为困难。我们引入切空间一致性的概念：一个表面点的多视角方位角观测应被提升至同一切空间。利用该一致性，我们通过优化神经隐式表面表示来恢复形状。我们的方法借助光度立体方法或偏振成像稳健的方位角估计能力，同时规避了可能复杂的天顶角估计。使用来自不同来源的方位角图的实验验证了我们的方法即便没有天顶角也能准确恢复形状。
引用
@article{arxiv.2303.16447,
title = {Multi-View Azimuth Stereo via Tangent Space Consistency},
author = {Xu Cao and Hiroaki Santo and Fumio Okura and Yasuyuki Matsushita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16447},
year = {2023}
}
备注
CVPR 2023 camera-ready. Appendices after references. 16 pages, 20 figures. Project page: https://xucao-42.github.io/mvas_homepage/