論文の概要: Spectral MVIR: Joint Reconstruction of 3D Shape and Spectral Reflectance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07308v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 08:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 14:56:06.398422
• Title: Spectral MVIR: Joint Reconstruction of 3D Shape and Spectral Reflectance
• Title（参考訳）: 分光MVIR : 3次元形状と分光反射率の同時再構成
• Authors: Chunyu Li, Yusuke Monno, and Masatoshi Okutomi
• Abstract要約: 画像形成における幾何学的原理とフォトメトリック原理の両方を考慮したレンダリングモデルを提案する。 直交スペクトル反射率と3次元形状の連成再構成のためのコスト最適化MVIRフレームワークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.600451871592107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing an object's high-quality 3D shape with inherent spectral reflectance property, beyond typical device-dependent RGB albedos, opens the door to applications requiring a high-fidelity 3D model in terms of both geometry and photometry. In this paper, we propose a novel Multi-View Inverse Rendering (MVIR) method called Spectral MVIR for jointly reconstructing the 3D shape and the spectral reflectance for each point of object surfaces from multi-view images captured using a standard RGB camera and low-cost lighting equipment such as an LED bulb or an LED projector. Our main contributions are twofold: (i) We present a rendering model that considers both geometric and photometric principles in the image formation by explicitly considering camera spectral sensitivity, light's spectral power distribution, and light source positions. (ii) Based on the derived model, we build a cost-optimization MVIR framework for the joint reconstruction of the 3D shape and the per-vertex spectral reflectance while estimating the light source positions and the shadows. Different from most existing spectral-3D acquisition methods, our method does not require expensive special equipment and cumbersome geometric calibration. Experimental results using both synthetic and real-world data demonstrate that our Spectral MVIR can acquire a high-quality 3D model with accurate spectral reflectance property.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの高品質な3D形状を、通常のデバイス依存のRGBアルベドを超える固有のスペクトル反射特性で再構成し、幾何学と測光の両方の観点から高忠実度3Dモデルを必要とするアプリケーションへの扉を開く。 本稿では,標準RGBカメラとLED電球やLEDプロジェクタなどの低コスト照明装置を用いて撮像された多視点画像から,物体表面の各点の3次元形状とスペクトル反射率を共同で再構成する,スペクトルMVIR(Multi-View Inverse Rendering)手法を提案する。 i) 画像形成における幾何学的原理と測光的原理の両方を、カメラのスペクトル感度、光のスペクトルパワー分布、光源位置を明示的に考慮したレンダリングモデルを提案する。 (II) 導出モデルに基づいて,光源位置と影を推定しながら3次元形状と頂点ごとのスペクトル反射率を同時再構成するためのコスト最適化MVIRフレームワークを構築した。 既存のスペクトル3次元取得法と異なり、我々の手法は高価な特殊機器や幾何キャリブレーションを必要としない。 合成と実世界の両方のデータを用いた実験結果から、スペクトルMVIRは正確なスペクトル反射特性を持つ高品質な3Dモデルを得ることができることが示された。

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