論文の概要: Robust and Real-time Surface Normal Estimation from Stereo Disparities using Affine Transformations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15121v1
- Date: Mon, 21 Apr 2025 14:19:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-29 16:21:03.777591
- Title: Robust and Real-time Surface Normal Estimation from Stereo Disparities using Affine Transformations
- Title（参考訳）: アフィン変換を用いたステレオ距離のロバストおよびリアルタイム表面正規化
- Authors: Csongor Csanad Kariko, Muhammad Rafi Faisal, Levente Hajder,
- Abstract要約: 本研究は,修正ステレオ画像対から表面正規分布推定を行う新しい手法を提案する。
我々は、分散データを効率的に処理するように設計された畳み込み操作にインスパイアされたカスタムアルゴリズムを開発する。
本手法は,ミドルベリーとシティスケープのデータセットから,シミュレーション環境と実世界のステレオ画像の両方を用いて検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.322193856514675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work introduces a novel method for surface normal estimation from rectified stereo image pairs, leveraging affine transformations derived from disparity values to achieve fast and accurate results. We demonstrate how the rectification of stereo image pairs simplifies the process of surface normal estimation by reducing computational complexity. To address noise reduction, we develop a custom algorithm inspired by convolutional operations, tailored to process disparity data efficiently. We also introduce adaptive heuristic techniques for efficiently detecting connected surface components within the images, further improving the robustness of the method. By integrating these methods, we construct a surface normal estimator that is both fast and accurate, producing a dense, oriented point cloud as the final output. Our method is validated using both simulated environments and real-world stereo images from the Middlebury and Cityscapes datasets, demonstrating significant improvements in real-time performance and accuracy when implemented on a GPU. Upon acceptance, the shader source code will be made publicly available to facilitate further research and reproducibility.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,異なる値から導出されるアフィン変換を利用して,補正ステレオ画像対から表面正規化を行う新しい手法を提案する。
ステレオ画像ペアの補正は,計算複雑性を減らして表面正規化の過程を単純化する方法を実証する。
ノイズ低減に対処するため,差分データを効率的に処理するために,畳み込み操作にインスパイアされたカスタムアルゴリズムを開発した。
また,画像中の連結表面成分を効率的に検出する適応的ヒューリスティック手法を導入し,そのロバスト性を向上させる。
これらの手法を統合することにより、高速かつ高精度な表面正規分布推定器を構築し、最終的な出力として高密度で指向性のある点雲を生成する。
提案手法は,ミドルベリーとシティスケープのデータセットからのシミュレーション環境と実世界のステレオ画像の両方を用いて検証し,GPU上でのリアルタイム性能と精度の大幅な向上を実証した。
承認されると、シェーダーのソースコードが公開され、さらなる研究と再現性を促進する。
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