基于虚拟范例的形状与空间变化反射率估计
计算机视觉与模式识别
2016-09-22 v3
摘要
本文解决了估计具有空间变化反射率的物体形状的问题。我们假设在固定视点和变化光照下获取物体的多幅图像，即光度立体设置。我们技术的核心假设是每个像素处的BRDF位于已知BRDF字典的非负张成空间中。该假设使得逐像素表面法线和BRDF估计框架在计算上易处理且无需初始化，尽管底层问题是非凸的。我们的估计框架首先使用基于范例的光度立体的一种变体求解每个像素的表面法线。我们设计了一种高效的多尺度搜索策略来估计表面法线，随后使用梯度下降过程细化该估计。给定表面法线估计后，我们通过约束每个像素的BRDF位于BRDF字典的张成空间中来求解空间变化的BRDF，此处我们使用额外的先验来进一步正则化解。我们方法的一个显著特点是它不需要迭代优化技术也不需要仔细的初始化，而这两者在大多数最先进的技术中都是固有的。我们在广泛的模拟和真实场景上展示了我们技术的性能，优于竞争方法。
引用
@article{arxiv.1512.05278,
title = {Shape and Spatially-Varying Reflectance Estimation From Virtual Exemplars},
author = {Zhuo Hui and Aswin C Sankaranarayanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.05278},
year = {2016}
}
备注
PAMI minor revision. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1503.04265