論文の概要: Glossy Object Reconstruction with Cost-effective Polarized Acquisition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07025v1
- Date: Wed, 09 Apr 2025 16:38:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-10 13:06:04.444049
- Title: Glossy Object Reconstruction with Cost-effective Polarized Acquisition
- Title（参考訳）: コスト効率の良い分極獲得によるグロッシー物体再構成
- Authors: Bojian Wu, Yifan Peng, Ruizhen Hu, Xiaowei Zhou,
- Abstract要約: この研究は、コスト効率の良い取得ツールを使用するスケーラブルな分極支援アプローチを導入している。
提案手法は,物体表面の分極的BRDF,ストークスベクトル,偏光状態をニューラル暗黙的場として表現する。
偏光レンダリングの暗黙的な表現に基本的な物理原理を活用することにより,本手法は既存の手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.96986483856648
- License:
- Abstract: The challenge of image-based 3D reconstruction for glossy objects lies in separating diffuse and specular components on glossy surfaces from captured images, a task complicated by the ambiguity in discerning lighting conditions and material properties using RGB data alone. While state-of-the-art methods rely on tailored and/or high-end equipment for data acquisition, which can be cumbersome and time-consuming, this work introduces a scalable polarization-aided approach that employs cost-effective acquisition tools. By attaching a linear polarizer to readily available RGB cameras, multi-view polarization images can be captured without the need for advance calibration or precise measurements of the polarizer angle, substantially reducing system construction costs. The proposed approach represents polarimetric BRDF, Stokes vectors, and polarization states of object surfaces as neural implicit fields. These fields, combined with the polarizer angle, are retrieved by optimizing the rendering loss of input polarized images. By leveraging fundamental physical principles for the implicit representation of polarization rendering, our method demonstrates superiority over existing techniques through experiments in public datasets and real captured images on both reconstruction and novel view synthesis.
- Abstract（参考訳）: 光沢物体に対する画像ベース3D再構成の課題は、RGBデータだけで照明条件や材料特性を識別するあいまいさによって複雑化している、光沢面上の回折成分と光沢面上の特異成分を分離することにある。
最先端の手法は、データ取得のための調整済みおよび/またはハイエンドの機器に依存しており、面倒で時間を要する可能性があるが、この研究は、コスト効率の高い取得ツールを利用するスケーラブルな分極支援アプローチを導入している。
容易に利用可能なRGBカメラに線形偏光器を取り付けることで、偏光器角度の事前校正や精密測定を必要とせず、多視点偏光画像をキャプチャできるため、システム構築コストを大幅に削減できる。
提案手法は,物体表面の分極的BRDF,ストークスベクトル,偏光状態をニューラル暗黙的場として表現する。
これらのフィールドは、入力された偏光画像のレンダリング損失を最適化することにより、偏光子角度と組み合わせて検索される。
偏光レンダリングの暗黙的な表現に基本的物理原理を活用することにより,提案手法は,公開データセットにおける実験と,再構成と新規ビュー合成の両面における実撮画像により,既存の技術よりも優れていることを示す。
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