非Lambertian环境下的基于物理的光度捕联调整
机器人学
2024-09-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
光度捕联调整（PBA）广泛用于估计相机姿态和 3D 几何，假设存在Lambertian 世界。然而，光度一致性假设常因非漫反射在现实环境中常见而被违反。光度不一致性显著影响现有 PBA 方法的可靠性。为解决此问题，我们提出一种新型基于物理的 PBA 方法。具体而言，我们引入关于材料、照明和光路的物理基权重。这些权重区分不同程度的光度不一致像素对。我们还设计了基于顺序图像的材料估计模型和基于点云的照明估计模型。此外，我们建立了第一个包含完整照明和材料真实坐标的非Lambertian场景 SLAM-related 数据集。大量实验表明，我们的 PBA 方法在准确性上优于现有方法。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.11854,
title = {Physically-Based Photometric Bundle Adjustment in Non-Lambertian Environments},
author = {Lei Cheng and Junpeng Hu and Haodong Yan and Mariia Gladkova and Tianyu Huang and Yun-Hui Liu and Daniel Cremers and Haoang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11854},
year = {2024}
}
备注
Accepted to 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024)