論文の概要: DVP-MVS++: Synergize Depth-Normal-Edge and Harmonized Visibility Prior for Multi-View Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13215v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 08:15:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.789131
• Title: DVP-MVS++: Synergize Depth-Normal-Edge and Harmonized Visibility Prior for Multi-View Stereo
• Title（参考訳）: DVP-MVS++: マルチビューステレオに先立って、奥行きをNormal-Edgeと調和した可視性を実現する
• Authors: Zhenlong Yuan, Dapeng Zhang, Zehao Li, Chengxuan Qian, Jianing Chen, Yinda Chen, Kehua Chen, Tianlu Mao, Zhaoxin Li, Hao Jiang, Zhaoqi Wang,
• Abstract要約: そこで我々は,DVP-MVS++を提案する。DVP-MVS++は,高度で可視性の高いパッチ変形に対して,奥行き正規のエッジアライメントと調和されたクロスビューの両方を相乗化する革新的な手法である。 ETH3D, Tanks & TemplesおよびStrechaデータセットの評価結果は,提案手法の最先端性能と堅牢な一般化能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.544716770845737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, patch deformation-based methods have demonstrated significant effectiveness in multi-view stereo due to their incorporation of deformable and expandable perception for reconstructing textureless areas. However, these methods generally focus on identifying reliable pixel correlations to mitigate matching ambiguity of patch deformation, while neglecting the deformation instability caused by edge-skipping and visibility occlusions, which may cause potential estimation deviations. To address these issues, we propose DVP-MVS++, an innovative approach that synergizes both depth-normal-edge aligned and harmonized cross-view priors for robust and visibility-aware patch deformation. Specifically, to avoid edge-skipping, we first apply DepthPro, Metric3Dv2 and Roberts operator to generate coarse depth maps, normal maps and edge maps, respectively. These maps are then aligned via an erosion-dilation strategy to produce fine-grained homogeneous boundaries for facilitating robust patch deformation. Moreover, we reformulate view selection weights as visibility maps, and then implement both an enhanced cross-view depth reprojection and an area-maximization strategy to help reliably restore visible areas and effectively balance deformed patch, thus acquiring harmonized cross-view priors for visibility-aware patch deformation. Additionally, we obtain geometry consistency by adopting both aggregated normals via view selection and projection depth differences via epipolar lines, and then employ SHIQ for highlight correction to enable geometry consistency with highlight-aware perception, thus improving reconstruction quality during propagation and refinement stage. Evaluation results on ETH3D, Tanks & Temples and Strecha datasets exhibit the state-of-the-art performance and robust generalization capability of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 近年, マルチビューステレオにおいて, テクスチャレス領域の再構成のための変形性, 伸縮性を有する知覚が組み込まれているため, パッチ変形に基づく手法が顕著に有効であることが確認されている。 しかし、これらの手法は一般に、パッチ変形のあいまいさを軽減し、エッジスキッピングや視認性オクルージョンによる変形不安定性を無視し、潜在的な推定偏差を生じさせるような信頼性の高い画素相関の同定に重点を置いている。 これらの問題に対処するため,我々はDVP-MVS++を提案する。 具体的には、エッジスキッピングを避けるために、まずDepthPro、Metric3Dv2、Roberts演算子を適用し、それぞれ粗い深さ写像、正規写像、エッジマップを生成する。 これらの写像は浸食拡散戦略によって整列され、ロバストなパッチ変形を容易にするための微細な均一な境界を生成する。 さらに、視界選択重みを可視マップとして再構成し、拡張されたクロスビュー深度再投影と面積最大化戦略の両方を実装し、可視領域を確実に復元し、変形したパッチを効果的にバランスさせることにより、可視性に配慮したパッチ変形のための調和されたクロスビュー先行値を取得する。 さらに、視線選択とエピポーラ線による投影深度差により集約された正規表現を併用して幾何整合性を得るとともに、強調認識による幾何整合性を実現するためにShiQを用いて、伝搬・精細段階における再構成品質を向上させる。 ETH3D, Tanks & TemplesおよびStrechaデータセットの評価結果は,提案手法の最先端性能と堅牢な一般化能力を示す。

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