論文の概要: Sparse Views, Near Light: A Practical Paradigm for Uncalibrated Point-light Photometric Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00098v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 18:09:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 07:17:12.642996
• Title: Sparse Views, Near Light: A Practical Paradigm for Uncalibrated Point-light Photometric Stereo
• Title（参考訳）: 光に近づいたスパースビュー:非校正点光測光ステレオの実用的なパラダイム
• Authors: Mohammed Brahimi, Bjoern Haefner, Zhenzhang Ye, Bastian Goldluecke, Daniel Cremers,
• Abstract要約: 光度ステレオ(PS)アプローチは、スパース視点下で高品質な再構成を実現する大きな可能性を示している。 実環境下でのスパースな視点から得られた高解像度形状を再構築するための,エンドツーエンドのマルチビューPSフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.809372490415626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural approaches have shown a significant progress on camera-based reconstruction. But they require either a fairly dense sampling of the viewing sphere, or pre-training on an existing dataset, thereby limiting their generalizability. In contrast, photometric stereo (PS) approaches have shown great potential for achieving high-quality reconstruction under sparse viewpoints. Yet, they are impractical because they typically require tedious laboratory conditions, are restricted to dark rooms, and often multi-staged, making them subject to accumulated errors. To address these shortcomings, we propose an end-to-end uncalibrated multi-view PS framework for reconstructing high-resolution shapes acquired from sparse viewpoints in a real-world environment. We relax the dark room assumption, and allow a combination of static ambient lighting and dynamic near LED lighting, thereby enabling easy data capture outside the lab. Experimental validation confirms that it outperforms existing baseline approaches in the regime of sparse viewpoints by a large margin. This allows to bring high-accuracy 3D reconstruction from the dark room to the real world, while maintaining a reasonable data capture complexity.
• Abstract（参考訳）: ニューラルアプローチは、カメラベースの再構築に大きな進歩を示している。 しかし、観察球のかなり密集したサンプリングを必要とするか、あるいは既存のデータセットで事前学習する必要があるため、一般化性が制限される。 対照的に、光度ステレオ(PS)アプローチは、スパース視点下で高品質な再構成を実現する大きな可能性を示している。 しかし、それらは通常退屈な実験室の条件を必要とし、暗い部屋に限定され、しばしば多段化され、蓄積されたエラーに晒されるため、実用的ではない。 これらの欠点に対処するために,実環境におけるスパースな視点から得られた高解像度形状を再構築する,エンドツーエンドのマルチビューPSフレームワークを提案する。 暗室の仮定を緩和し、静環境照明とLED近辺のダイナミックな光の組み合わせを可能にし、実験室の外でのデータ取得を容易にする。 実験による検証では、スパース視点の状況において、既存のベースラインアプローチよりも大きなマージンで優れていることが確認された。 これにより、暗室から現実世界に高精度な3D再構成を実現すると同時に、適切なデータキャプチャの複雑さを維持できる。

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