論文の概要: Multi-view 3D Reconstruction of a Texture-less Smooth Surface of Unknown Generic Reflectance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11599v1
• Date: Tue, 25 May 2021 01:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 13:52:34.178916
• Title: Multi-view 3D Reconstruction of a Texture-less Smooth Surface of Unknown Generic Reflectance
• Title（参考訳）: 未知のジェネリックリフレクタンスのテクスチャレス平滑表面の多視点3次元再構成
• Authors: Ziang Cheng, Hongdong Li, Yuta Asano, Yinqiang Zheng, Imari Sato
• Abstract要約: 表面反射率の不明なテクスチャレス物体の多視点再構成は難しい課題である。 本稿では,コライトスキャナーをベースとした,この問題に対するシンプルで堅牢な解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.05191217004415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recovering the 3D geometry of a purely texture-less object with generally unknown surface reflectance (e.g. non-Lambertian) is regarded as a challenging task in multi-view reconstruction. The major obstacle revolves around establishing cross-view correspondences where photometric constancy is violated. This paper proposes a simple and practical solution to overcome this challenge based on a co-located camera-light scanner device. Unlike existing solutions, we do not explicitly solve for correspondence. Instead, we argue the problem is generally well-posed by multi-view geometrical and photometric constraints, and can be solved from a small number of input views. We formulate the reconstruction task as a joint energy minimization over the surface geometry and reflectance. Despite this energy is highly non-convex, we develop an optimization algorithm that robustly recovers globally optimal shape and reflectance even from a random initialization. Extensive experiments on both simulated and real data have validated our method, and possible future extensions are discussed.
• Abstract（参考訳）: 表面反射率が不明な純テクスチャレス物体の3次元形状の復元(例) 非ラトビア語)は多視点再構成において難しい課題と見なされている。 主な障害は、光度定数に違反するクロスビュー対応を確立することにある。 本稿では,同一位置のカメラ光スキャナ装置を用いて,この課題を克服するための簡易かつ実用的な解決法を提案する。 既存の解とは異なり、対応を明示的に解くことはできない。 代わりに、この問題は一般に多視点幾何学的および測光的制約によってうまく解決され、少数の入力ビューから解決できると主張する。 本研究では, 表面形状と反射率に関する共同エネルギー最小化として再構成タスクを定式化する。 このエネルギーは非常に非凸であるにもかかわらず、ランダム初期化からでもグローバルな最適形状と反射率を頑健に回復する最適化アルゴリズムを開発する。 シミュレーションデータと実データの両方について広範な実験を行い,今後の拡張の可能性について考察した。

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