SPLINE-Net：基于光照插值与普通估计网络的稀疏光度立体
计算机视觉与模式识别
2019-10-10 v2
摘要
本文利用生成式网络（SPLINE-Net）通过光照插值与法向估计解决稀疏光度立体问题。SPLINE-Net 包含一个光照插值网络，以稀疏光照集合为输入生成稠密光照观测，其后接一个法向估计网络以估计表面法向。两个网络均由所提出的对称与非对称损失函数联合约束，以强制各向同性约束并剔除全局光照效应的离群值。SPLINE-Net 经验证，仅使用十张不同光照下的图像（而非近一百张）便在一般 BRDF 的光度立体上优于现有方法。
引用
@article{arxiv.1905.04088,
title = {SPLINE-Net: Sparse Photometric Stereo through Lighting Interpolation and Normal Estimation Networks},
author = {Qian Zheng and Yiming Jia and Boxin Shi and Xudong Jiang and Ling-Yu Duan and Alex C. Kot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04088},
year = {2019}
}
备注
Accepted to ICCV 2019