論文の概要: Polarimetric Monocular Dense Mapping Using Relative Deep Depth Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05212v1
- Date: Wed, 10 Feb 2021 01:34:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-11 14:29:39.604203
- Title: Polarimetric Monocular Dense Mapping Using Relative Deep Depth Prior
- Title（参考訳）: 相対深部前置法による偏光単眼密分布図
- Authors: Moein Shakeri, Shing Yan Loo, Hong Zhang
- Abstract要約: 偏光カメラから利用できる全偏光キューを用いたオンライン再構成手法を提案する。
提案手法は, 深度マップの精度を向上し, 特に質感の悪い地域では, 密度を向上することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.552832023331248
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper is concerned with polarimetric dense map reconstruction based on a
polarization camera with the help of relative depth information as a prior. In
general, polarization imaging is able to reveal information about surface
normal such as azimuth and zenith angles, which can support the development of
solutions to the problem of dense reconstruction, especially in texture-poor
regions. However, polarimetric shape cues are ambiguous due to two types of
polarized reflection (specular/diffuse). Although methods have been proposed to
address this issue, they either are offline and therefore not practical in
robotics applications, or use incomplete polarimetric cues, leading to
sub-optimal performance. In this paper, we propose an online reconstruction
method that uses full polarimetric cues available from the polarization camera.
With our online method, we can propagate sparse depth values both along and
perpendicular to iso-depth contours. Through comprehensive experiments on
challenging image sequences, we demonstrate that our method is able to
significantly improve the accuracy of the depthmap as well as increase its
density, specially in regions of poor texture.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,相対深度情報を用いた偏光カメラを用いたポラリメトリックな高密度地図の再構成について述べる。
一般に、偏光イメージングは方位角やゼニス角などの表面正常な情報を明らかにすることができ、特にテクスチャ・パウア領域における高密度再構成問題に対する解の開発を支援することができる。
しかし、2種類の偏光反射(スペック/ディフュース)のため、偏光形状の手がかりは曖昧である。
この問題に対処するための手法が提案されているが、それらはオフラインであり、ロボット工学の応用では実用的ではない。
本論文では,偏光カメラから得られる全極性キューを用いたオンライン再構成手法を提案する。
オンライン手法により,等深度輪郭と垂直方向のスパース深さ値の伝搬が可能となる。
本手法は,挑戦的な画像系列に関する総合的な実験を通じて,特にテクスチャの悪い領域において,深度マップの精度を著しく向上し,その密度を高めることができることを実証する。
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