論文の概要: RotatedMVPS: Multi-view Photometric Stereo with Rotated Natural Light

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04366v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 12:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.704695
• Title: RotatedMVPS: Multi-view Photometric Stereo with Rotated Natural Light
• Title（参考訳）: 回転MVPS:回転自然光を用いた多視点測光ステレオ
• Authors: Songyun Yang, Yufei Han, Jilong Zhang, Kongming Liang, Peng Yu, Zhaowei Qu, Heng Guo,
• Abstract要約: MVPS(Multiview Photometric stereo)は、様々なビューや照明下で撮影された画像から高忠実な表面形状と反射率を復元する。 回転自然光下での形状と反射率の回復を現実的な回転段階で実現可能な回転MVPSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.01996067580538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiview photometric stereo (MVPS) seeks to recover high-fidelity surface shapes and reflectances from images captured under varying views and illuminations. However, existing MVPS methods often require controlled darkroom settings for varying illuminations or overlook the recovery of reflectances and illuminations properties, limiting their applicability in natural illumination scenarios and downstream inverse rendering tasks. In this paper, we propose RotatedMVPS to solve shape and reflectance recovery under rotated natural light, achievable with a practical rotation stage. By ensuring light consistency across different camera and object poses, our method reduces the unknowns associated with complex environment light. Furthermore, we integrate data priors from off-the-shelf learning-based single-view photometric stereo methods into our MVPS framework, significantly enhancing the accuracy of shape and reflectance recovery. Experimental results on both synthetic and real-world datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: MVPS(Multiview Photometric stereo)は、様々なビューや照明下で撮影された画像から高忠実な表面形状と反射率を復元する。 しかし、既存のMVPSメソッドでは、様々な照度を制御したり、反射率と照度特性の回復を見落として、自然照度シナリオや下流の逆レンダリングタスクに適用性を制限するために、制御された暗室設定を必要とすることが多い。 本稿では, 回転自然光下での形状と反射率の回復を, 実用化可能な回転MVPSを提案する。 異なるカメラとオブジェクトのポーズ間での光の一貫性を確保することで、複雑な環境光に関連する未知を低減できる。 さらに,既成学習に基づく単視点測光ステレオ法から得られるデータ事前情報をMVPSフレームワークに統合し,形状と反射率回復の精度を大幅に向上させる。 合成と実世界の両方のデータセットに対する実験結果から,本手法の有効性が示された。

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