論文の概要: Physically-Based Photometric Bundle Adjustment in Non-Lambertian Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11854v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 10:22:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 18:23:34.763899
• Title: Physically-Based Photometric Bundle Adjustment in Non-Lambertian Environments
• Title（参考訳）: 非ランベルト環境における物理ベース光束調整
• Authors: Lei Cheng, Junpeng Hu, Haodong Yan, Mariia Gladkova, Tianyu Huang, Yun-Hui Liu, Daniel Cremers, Haoang Li,
• Abstract要約: 光度バンドル調整(PBA)は、ランベルトの世界を仮定してカメラのポーズと3次元幾何学を推定するのに広く用いられる。 光度一貫性の仮定は、現実の環境では非拡散反射が一般的であるため、しばしば違反される。 そこで本研究では,この問題を解決するための物理ベースPBA法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.96101889715997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Photometric bundle adjustment (PBA) is widely used in estimating the camera pose and 3D geometry by assuming a Lambertian world. However, the assumption of photometric consistency is often violated since the non-diffuse reflection is common in real-world environments. The photometric inconsistency significantly affects the reliability of existing PBA methods. To solve this problem, we propose a novel physically-based PBA method. Specifically, we introduce the physically-based weights regarding material, illumination, and light path. These weights distinguish the pixel pairs with different levels of photometric inconsistency. We also design corresponding models for material estimation based on sequential images and illumination estimation based on point clouds. In addition, we establish the first SLAM-related dataset of non-Lambertian scenes with complete ground truth of illumination and material. Extensive experiments demonstrated that our PBA method outperforms existing approaches in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 光度バンドル調整(PBA)は、ランベルトの世界を仮定してカメラのポーズと3次元幾何学を推定するのに広く用いられる。 しかし、非拡散反射は実環境において一般的であるため、光度一貫性の仮定はしばしば違反する。 光度不整合は既存のPBA法の信頼性に大きく影響する。 そこで本研究では,物理量に基づく新しいPBA法を提案する。 具体的には,物質,照明,光路に関する物理量について紹介する。 これらの重みは、異なるレベルの測光不整合を持つ画素対を区別する。 また、逐次画像に基づく材料推定と点雲に基づく照明推定の対応モデルも設計する。 さらに,照明と素材の完全な真実を具現化した,非ランベルトシーンのSLAM関連データセットを初めて確立した。 PBA法は既存の手法よりも精度が高いことを示した。

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