論文の概要: Highlight Specular Reflection Separation based on Tensor Low-rank and
Sparse Decomposition Using Polarimetric Cues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03543v1
- Date: Thu, 7 Jul 2022 19:28:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-11 14:31:00.719837
- Title: Highlight Specular Reflection Separation based on Tensor Low-rank and
Sparse Decomposition Using Polarimetric Cues
- Title（参考訳）: 偏光手がかりを用いたテンソル低ランク・スパース分解に基づくハイライト鏡面反射分離
- Authors: Moein Shakeri, Hong Zhang
- Abstract要約: 手法は、画像の特異なハイライトがわずかに分散されているという観察によって動機づけられる。
我々は、カラーチャネルの制約として、新しい偏光正規化項を定義し、強制する。
提案手法は, スペックル除去の精度を大幅に向上させることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.109720146155956
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper is concerned with specular reflection removal based on tensor
low-rank decomposition framework with the help of polarization information. Our
method is motivated by the observation that the specular highlight of an image
is sparsely distributed while the remaining diffuse reflection can be well
approximated by a linear combination of several distinct colors using a
low-rank and sparse decomposition framework. Unlike current solutions, our
tensor low-rank decomposition keeps the spatial structure of specular and
diffuse information which enables us to recover the diffuse image under strong
specular reflection or in saturated regions. We further define and impose a new
polarization regularization term as constraint on color channels. This
regularization boosts the performance of the method to recover an accurate
diffuse image by handling the color distortion, a common problem of
chromaticity-based methods, especially in case of strong specular reflection.
Through comprehensive experiments on both synthetic and real polarization
images, we demonstrate that our method is able to significantly improve the
accuracy of highlight specular removal, and outperform the competitive methods
to recover the diffuse image, especially in regions of strong specular
reflection or in saturated areas.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,偏光情報を用いて,テンソル低ランク分解フレームワークに基づく鏡面反射除去について述べる。
本手法は,画像のスペクトルハイライトが疎分布であるのに対して,残りの拡散反射は低ランク・スパース分解フレームワークを用いて複数の異なる色を線形に組み合わせることでよく近似できることを示す。
現在のソリューションとは異なり、テンソルの低ランク分解は、スペクトルと拡散情報の空間構造を保持し、強い反射や飽和領域における拡散像の復元を可能にする。
さらに、カラーチャネルの制約として、新しい偏光正規化項を定義し、課す。
この正則化は、特に強い鏡面反射の場合において、彩度に基づく方法の一般的な問題である色歪を扱うことにより、正確な拡散像を再現する手法の性能を高める。
本手法は, 合成画像と実像画像の両方を包括的に実験することにより, ハイライト除去の精度を大幅に向上し, 拡散画像, 特に, 強い鏡面反射領域や飽和領域において, 性能を向上できることを示す。
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