論文の概要: PS-EIP: Robust Photometric Stereo Based on Event Interval Profile

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18341v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 05:01:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:36:14.915411
• Title: PS-EIP: Robust Photometric Stereo Based on Event Interval Profile
• Title（参考訳）: PS-EIP:イベントインターバルプロファイルに基づくロバストな測光ステレオ
• Authors: Kazuma Kitazawa, Takahito Aoto, Satoshi Ikehata, Tsuyoshi Takatani,
• Abstract要約: EventPSは各イベント間隔を独立して扱い、ノイズ、シャドウ、非ランベルト反射に敏感にする。 本稿では,イベントインターバルプロファイル(PS-EIP)に基づく測光ステレオを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.24340769982606
• License:
• Abstract: Recently, the energy-efficient photometric stereo method using an event camera has been proposed to recover surface normals from events triggered by changes in logarithmic Lambertian reflections under a moving directional light source. However, EventPS treats each event interval independently, making it sensitive to noise, shadows, and non-Lambertian reflections. This paper proposes Photometric Stereo based on Event Interval Profile (PS-EIP), a robust method that recovers pixelwise surface normals from a time-series profile of event intervals. By exploiting the continuity of the profile and introducing an outlier detection method based on profile shape, our approach enhances robustness against outliers from shadows and specular reflections. Experiments using real event data from 3D-printed objects demonstrate that PS-EIP significantly improves robustness to outliers compared to EventPS's deep-learning variant, EventPS-FCN, without relying on deep learning.
• Abstract（参考訳）: 近年,移動方向光源下での対数的ランベルト反射の変化によって引き起こされる事象から表面の正常性を取り戻すために,イベントカメラを用いたエネルギー効率の高い測光ステレオ法が提案されている。 しかし、EventPSは各イベント間隔を独立に扱い、ノイズ、シャドウ、非ランベルト反射に敏感になる。 本稿では,イベントインターバルプロファイル(PS-EIP)に基づく測光ステレオを提案する。 プロファイルの連続性を生かし、プロファイル形状に基づく外れ値検出手法を導入することにより、影やスペクトル反射からの外れ値に対する堅牢性を高める。 3Dプリントされたオブジェクトの実際のイベントデータを用いた実験により、PS-EIPは、深層学習に頼ることなく、EventPSのディープラーニング変種であるEventPS-FCNと比較して、アウトレーヤに対する堅牢性を大幅に向上することが示された。

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