論文の概要: Polarization Guided Specular Reflection Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11652v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 08:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:29:40.597873
• Title: Polarization Guided Specular Reflection Separation
• Title（参考訳）: 偏光誘導鏡面反射分離
• Authors: Sijia Wen, Yingqiang Zheng, Feng Lu
• Abstract要約: 偏光誘導モデルを用いて、偏光情報を設計した最適化分離戦略に組み込む。 提案手法は,特に難解なシナリオにおいて,鏡像反射を忠実に分離できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.280173807482901
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since specular reflection often exists in the real captured images and causes deviation between the recorded color and intrinsic color, specular reflection separation can bring advantages to multiple applications that require consistent object surface appearance. However, due to the color of an object is significantly influenced by the color of the illumination, the existing researches still suffer from the near-duplicate challenge, that is, the separation becomes unstable when the illumination color is close to the surface color. In this paper, we derive a polarization guided model to incorporate the polarization information into a designed iteration optimization separation strategy to separate the specular reflection. Based on the analysis of polarization, we propose a polarization guided model to generate a polarization chromaticity image, which is able to reveal the geometrical profile of the input image in complex scenarios, such as diversity of illumination. The polarization chromaticity image can accurately cluster the pixels with similar diffuse color. We further use the specular separation of all these clusters as an implicit prior to ensure that the diffuse components will not be mistakenly separated as the specular components. With the polarization guided model, we reformulate the specular reflection separation into a unified optimization function which can be solved by the ADMM strategy. The specular reflection will be detected and separated jointly by RGB and polarimetric information. Both qualitative and quantitative experimental results have shown that our method can faithfully separate the specular reflection, especially in some challenging scenarios.
• Abstract（参考訳）: スペクトル反射は、しばしば実際の撮像画像の中に存在し、記録された色と固有の色とのずれを引き起こすため、一貫した物体表面の外観を必要とする複数のアプリケーションに利点をもたらす。 しかし、物体の色は照明の色に大きく影響されるため、既存の研究は依然としてほぼ重複した課題に悩まされており、照明色が表面色に近いと分離が不安定になる。 本稿では,偏光情報を設計した反復最適化分離戦略に組み込むための偏光誘導モデルを導出し,鏡面反射を分離する。 偏光解析に基づいて,照明の多様性などの複雑なシナリオにおいて,入力画像の幾何学的プロファイルを明らかにすることのできる偏光色度画像を生成する偏光誘導モデルを提案する。 偏光色度画像は、同じ拡散色で正確に画素をクラスタリングすることができる。 さらに、これらのクラスタのスペクトル分離を暗黙的に使用して、拡散成分が仕様成分として誤って分離されないようにする。 偏光誘導モデルを用いて、鏡映反射分離をadmm戦略によって解決可能な統一最適化関数に再構成する。 分光反射はRGBと偏光線情報によって検出・分離される。 定性的かつ定量的な実験結果から,本手法は特に難解なシナリオにおいて,スペクトル反射を忠実に分離できることが示された。

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