针对高光物体的实时深度优化
计算机视觉与模式识别
2016-03-31 v2
摘要
消费级RGB-D扫描仪的引入引发了3D计算机视觉研究的重大推进。然而，现有深度扫描仪的精度不足以恢复被扫描物体的精细细节。尽管现代基于明暗处理的深度优化方法已证明对朗伯物体有效，但它们在存在高光时失效。我们提出了一种新颖的从明暗恢复形状(shape from shading)框架，解决了该问题并增强了漫反射与高光物体的深度轮廓。我们利用RGB-D扫描仪内置的单色IR投影仪和IR图像，提出了一种能解释输入图像中高光区域的照明模型。利用该模型，我们实时重建深度图。定量测试与视觉评估均证明所提方法产生了最先进的深度重建结果。
引用
@article{arxiv.1511.08886,
title = {Real-Time Depth Refinement for Specular Objects},
author = {Roy Or - El and Rom Hershkovitz and Aaron Wetzler and Guy Rosman and Alfred M. Bruckstein and Ron Kimmel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.08886},
year = {2016}
}
备注
Camera-Ready version for CVPR 2016