論文の概要: Multi-View Photometric Stereo: A Robust Solution and Benchmark Dataset for Spatially Varying Isotropic Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06659v1
• Date: Sat, 18 Jan 2020 12:26:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 05:22:19.388543
• Title: Multi-View Photometric Stereo: A Robust Solution and Benchmark Dataset for Spatially Varying Isotropic Materials
• Title（参考訳）: 多視点フォトメトリックステレオ:空間変化等方性材料のためのロバストな解とベンチマークデータセット
• Authors: Min Li, Zhenglong Zhou, Zhe Wu, Boxin Shi, Changyu Diao, and Ping Tan
• Abstract要約: 多視点光度ステレオ技術を用いて3次元形状と空間的に異なる反射率の両方をキャプチャする手法を提案する。 我々のアルゴリズムは、遠近点光源と遠近点光源に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.95928593628128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method to capture both 3D shape and spatially varying reflectance with a multi-view photometric stereo (MVPS) technique that works for general isotropic materials. Our algorithm is suitable for perspective cameras and nearby point light sources. Our data capture setup is simple, which consists of only a digital camera, some LED lights, and an optional automatic turntable. From a single viewpoint, we use a set of photometric stereo images to identify surface points with the same distance to the camera. We collect this information from multiple viewpoints and combine it with structure-from-motion to obtain a precise reconstruction of the complete 3D shape. The spatially varying isotropic bidirectional reflectance distribution function (BRDF) is captured by simultaneously inferring a set of basis BRDFs and their mixing weights at each surface point. In experiments, we demonstrate our algorithm with two different setups: a studio setup for highest precision and a desktop setup for best usability. According to our experiments, under the studio setting, the captured shapes are accurate to 0.5 millimeters and the captured reflectance has a relative root-mean-square error (RMSE) of 9%. We also quantitatively evaluate state-of-the-art MVPS on a newly collected benchmark dataset, which is publicly available for inspiring future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 一般等方性材料に適したマルチビューフォトメトリックステレオ(mvps)技術を用いて, 3次元形状と空間変化の両方の反射率を捉える手法を提案する。 我々のアルゴリズムは遠近カメラや近接点光源に適している。 データキャプチャの設定はシンプルで、デジタルカメラ、ledライト、オプションの自動ターンテーブルのみで構成されています。 1つの視点から、一組の測光ステレオ画像を用いて、カメラと距離が同じ表面点を識別する。 複数視点からこれらの情報を収集し,動きからの構造と組み合わせ,完全な3次元形状を正確に再構築する。 基底BRDFの集合とその混合重みを各面点で同時に推定することにより、空間的に変化する2方向反射率分布関数(BRDF)を捕捉する。 実験では,最高精度のスタジオセットアップと最高のユーザビリティのためのデスクトップセットアップという2つの異なるセットアップでアルゴリズムを実証した。 実験によると, 撮影スタジオでは, 捕獲した形状は0.5mm, 捕獲した反射率は相対根平均二乗誤差(RMSE)が9%であった。 また,現在進行中のmvpを,新たに収集したベンチマークデータセット上で定量的に評価する。

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