論文の概要: Multi-view Surface Reconstruction Using Normal and Reflectance Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04115v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 16:09:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.444618
• Title: Multi-view Surface Reconstruction Using Normal and Reflectance Cues
• Title（参考訳）: ノーマルキューとリフレクタンスキューを用いた多視点表面再構成
• Authors: Robin Bruneau, Baptiste Brument, Yvain Quéau, Jean Mélou, François Bernard Lauze, Jean-Denis Durou, Lilian Calvet,
• Abstract要約: 複数ビューの正規表現と任意の反射率マップを組み込んだ多目的フレームワークを,放射率に基づく表面再構成に導入する。 提案手法では, 反射率と表面の正常値の再パラメータ化を画素ワイドで行う。 本手法は, 細かな細部を再構築し, 難解な視認性条件に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3190807913214293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving high-fidelity 3D surface reconstruction while preserving fine details remains challenging, especially in the presence of materials with complex reflectance properties and without a dense-view setup. In this paper, we introduce a versatile framework that incorporates multi-view normal and optionally reflectance maps into radiance-based surface reconstruction. Our approach employs a pixel-wise joint re-parametrization of reflectance and surface normals, representing them as a vector of radiances under simulated, varying illumination. This formulation enables seamless incorporation into standard surface reconstruction pipelines, such as traditional multi-view stereo (MVS) frameworks or modern neural volume rendering (NVR) ones. Combined with the latter, our approach achieves state-of-the-art performance on multi-view photometric stereo (MVPS) benchmark datasets, including DiLiGenT-MV, LUCES-MV and Skoltech3D. In particular, our method excels in reconstructing fine-grained details and handling challenging visibility conditions. The present paper is an extended version of the earlier conference paper by Brument et al. (in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2024), featuring an accelerated and more robust algorithm as well as a broader empirical evaluation. The code and data relative to this article is available at https://github.com/RobinBruneau/RNb-NeuS2.
• Abstract（参考訳）: 特に複雑な反射特性を持つ材料の存在下では,高忠実度3D表面の再現は困難である。 本稿では,多視点正規表現と任意反射率マップを併用した多目的フレームワークを提案する。 提案手法では, 反射率と表面の正常値の再パラメータ化を画素ワイドで行う。 この定式化により、従来のマルチビューステレオ(MVS)フレームワークや最新のニューラルボリュームレンダリング(NVR)フレームワークのような、標準的な表面再構成パイプラインにシームレスに組み込むことができる。 後者と組み合わせて,DiLiGenT-MV,LUCES-MV,Skoltech3Dなど,多視点光度ステレオ(MVPS)ベンチマークデータセットの最先端性能を実現する。 特に,細かな細部を再構築し,難解な視認性条件に対処する手法が優れている。 本稿では,Brument et al (IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR, 2024) の論文の拡張版である。 この記事に関連するコードとデータはhttps://github.com/RobinBruneau/RNb-NeuS2で公開されている。

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