論文の概要: Discontinuity-aware Normal Integration for Generic Central Camera Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06075v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 15:16:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.254051
• Title: Discontinuity-aware Normal Integration for Generic Central Camera Models
• Title（参考訳）: 遺伝的中央カメラモデルのための不連続認識正規化
• Authors: Francesco Milano, Manuel López-Antequera, Naina Dhingra, Roland Siegwart, Robert Thiel,
• Abstract要約: 本稿では,非連続性を明示的にモデル化し,汎用型中央カメラを扱える新しい定式化を提案する。 従来の手法と比較して,本手法は従来の標準標準統合ベンチマークにおける深度と表面の正常値の関係をより正確に近似し,汎用型中央カメラモデルを直接扱う最初の方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.388538616317334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering a 3D surface from its surface normal map, a problem known as normal integration, is a key component for photometric shape reconstruction techniques such as shape-from-shading and photometric stereo. The vast majority of existing approaches for normal integration handle only implicitly the presence of depth discontinuities and are limited to orthographic or ideal pinhole cameras. In this paper, we propose a novel formulation that allows modeling discontinuities explicitly and handling generic central cameras. Our key idea is based on a local planarity assumption, that we model through constraints between surface normals and ray directions. Compared to existing methods, our approach more accurately approximates the relation between depth and surface normals, achieves state-of-the-art results on the standard normal integration benchmark, and is the first to directly handle generic central camera models.
• Abstract（参考訳）: 表面正規写像から3次元表面を復元することは、正規積分と呼ばれる問題であり、シェーディングや測光ステレオのような光度形状再構成技術において重要な要素である。 通常の統合のための既存のアプローチのほとんどは、奥行きの不連続性の存在を暗黙的に扱うだけであり、正書法や理想のピンホールカメラに限られている。 本稿では,汎用型中央カメラの非連続性を明示的にモデル化し,処理を可能にする新しい定式化を提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、表面正規と線方向の制約を通してモデル化する、局所的な平面性仮定に基づいている。 従来の手法と比較して,本手法は深度と表面の正常値の関係をより正確に近似し,標準の標準積分ベンチマークで最先端の結果を達成し,汎用的な中央カメラモデルを直接扱う最初の方法である。

関連論文リスト

• Feature-Preserving Mesh Decimation for Normal Integration [16.320467417627277]
  正規積分は、測光ステレオから得られる通常の地図から3次元曲面を再構成する。 本研究では,通常の積分に先立って,高密度画素格子をスパース異方性三角形メッシュに置き換える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T14:56:47Z)
• AlignDiff: Learning Physically-Grounded Camera Alignment via Diffusion [0.5277756703318045]
  本稿では,カメラ内在パラメータと外在パラメータをジェネリック・レイ・カメラ・モデルを用いて扱う新しいフレームワークを提案する。 従来のアプローチとは異なり、AlignDiffは意味論から幾何学的特徴へ焦点を移し、局所歪みのより正確なモデリングを可能にした。 実験により,提案手法は,推定光束の角誤差を8.2度,全体のキャリブレーション精度で著しく低減し,課題のある実世界のデータセットに対する既存手法よりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T14:59:59Z)
• An Adaptive Screen-Space Meshing Approach for Normal Integration [0.0]
  この研究は、画像領域に適応的な表面三角測量を導入し、その後、三角形メッシュ上で通常の積分を行う。 曲率に基づいて、平坦な領域を識別し、画素を三角形に集約する。 ピクセルグリッドと比較して、トライアングルメッシュは表面の詳細に局所的に適応し、スペーサー表現を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T13:12:58Z)
• Discontinuity-preserving Normal Integration with Auxiliary Edges [8.785723205910658]
  補助エッジを導入し、ドメイン内の断片的に滑らかなパッチ間をブリッジすることで、隠れたジャンプの規模を明示的に表現できるようにします。 提案手法は, 繰り返し再重み付き最小二乗と, 補助エッジ上の跳躍等級の反復フィルタリングを組み合わせることで, 不連続性を最適化する。 従来の不連続性保存正規積分法と比較して,ジャンプの明示的な表現により,微不連続性を正確に再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T01:22:23Z)
• Metric3Dv2: A Versatile Monocular Geometric Foundation Model for Zero-shot Metric Depth and Surface Normal Estimation [74.28509379811084]
  Metric3D v2は、ゼロショット距離深さと1枚の画像からの表面正規推定のための幾何学的基礎モデルである。 距離深度推定と表面正規度推定の両方の解を提案する。 本手法は, ランダムに収集したインターネット画像上での計測3次元構造の正確な復元を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T02:30:46Z)
• A Model for Multi-View Residual Covariances based on Perspective Deformation [88.21738020902411]
  マルチビューSfM, オードメトリ, SLAMセットアップにおける視覚的残差の共分散モデルの導出を行う。 我々は、合成データと実データを用いてモデルを検証し、それを光度および特徴量に基づくバンドル調整に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T21:21:56Z)
• Deep Active Surface Models [60.027353171412216]
  アクティブサーフェスモデルは複雑な3次元表面をモデル化するのに有用な長い歴史を持っているが、ディープネットワークと組み合わせて使用されるのはアクティブ・コンターのみである。 グラフ畳み込みネットワークにシームレスに統合して、洗練された滑らかさを強制できるレイヤを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T18:48:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。