論文の概要: Event-based Photometric Stereo via Rotating Illumination and Per-Pixel Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10748v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 13:22:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.959152
• Title: Event-based Photometric Stereo via Rotating Illumination and Per-Pixel Learning
• Title（参考訳）: 回転イルミネーションと画素ごとの学習によるイベントベース測光ステレオ
• Authors: Hyunwoo Kim, Won-Hoe Kim, Sanghoon Lee, Jianfei Cai, Giljoo Nam, Jae-Sang Hyun,
• Abstract要約: 光度ステレオは、様々な照明下で撮影された画像を用いて表面の正常度を推定する技術である。 連続的に変化するシーンラディアンスと高ダイナミックレンジ条件のシナリオに有効であるイベントベースの測光ステレオシステムを提案する。 我々は,光源の回転に伴う強度変化によって発生する事象信号から,表面の正規性を直接予測する,軽量な画素ごとの多層ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.66238668089539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Photometric stereo is a technique for estimating surface normals using images captured under varying illumination. However, conventional frame-based photometric stereo methods are limited in real-world applications due to their reliance on controlled lighting, and susceptibility to ambient illumination. To address these limitations, we propose an event-based photometric stereo system that leverages an event camera, which is effective in scenarios with continuously varying scene radiance and high dynamic range conditions. Our setup employs a single light source moving along a predefined circular trajectory, eliminating the need for multiple synchronized light sources and enabling a more compact and scalable design. We further introduce a lightweight per-pixel multi-layer neural network that directly predicts surface normals from event signals generated by intensity changes as the light source rotates, without system calibration. Experimental results on benchmark datasets and real-world data collected with our data acquisition system demonstrate the effectiveness of our method, achieving a 7.12\% reduction in mean angular error compared to existing event-based photometric stereo methods. In addition, our method demonstrates robustness in regions with sparse event activity, strong ambient illumination, and scenes affected by specularities.
• Abstract（参考訳）: 光度ステレオは、様々な照明下で撮影された画像を用いて表面の正常度を推定する技術である。 しかし、従来のフレームベースの測光ステレオ法は、制御された照明への依存と周囲の照明への感受性により、現実世界の用途に限られている。 これらの制約に対処するために,イベントカメラを利用するイベントベースの測光ステレオシステムを提案する。 セットアップでは、事前に定義された円形軌道に沿って移動する単一の光源を使用し、複数の同期光源の必要性を排除し、よりコンパクトでスケーラブルな設計を可能にする。 さらに,光源の回転に伴う強度変化によって発生する事象信号から,表面の正常をシステムキャリブレーションなしで直接予測する,軽量な画素ごとの多層ニューラルネットワークを導入する。 データ取得システムで収集したベンチマークデータセットと実世界のデータによる実験結果から,従来のイベントベースの測光ステレオ法と比較して平均角誤差を7.12倍削減することに成功した。 さらに,この手法は, 希少な事象活動, 強い環境照明, 特異性の影響を受けやすい領域におけるロバスト性を示す。

関連論文リスト

• DifFRelight: Diffusion-Based Facial Performance Relighting [12.909429637057343]
  拡散に基づく画像から画像への変換を用いた,自由視点顔の表情のリライティングのための新しいフレームワークを提案する。 我々は、正確な照明制御のための拡散モデルを訓練し、フラットライト入力からの顔画像の高忠実度化を可能にする。 このモデルは、目の反射、地表面散乱、自影、半透明といった複雑な照明効果を正確に再現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:56:44Z)
• LIPIDS: Learning-based Illumination Planning In Discretized (Light) Space for Photometric Stereo [19.021200954913475]
  光度ステレオは、被写体の異なる照明画像から画素当たりの表面正規値を得るための強力な方法である。 照明の方向が多すぎるため、最適な設定を見つけることは困難である。 LIPIDS(Learning-based Illumination Planning in Discretized Light Space)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T09:54:16Z)
• MERLiN: Single-Shot Material Estimation and Relighting for Photometric Stereo [26.032964551717548]
  光度ステレオは通常、表面の正常を正確に回復するために複数の光源を含む複雑なデータ取得装置を必要とする。 MERLiNは、単一の画像ベースの逆レンダリングとリライトを単一の統合フレームワークに統合したアテンションベースの時間ガラスネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T09:32:03Z)
• Deep Learning Methods for Calibrated Photometric Stereo and Beyond [86.57469194387264]
  光度ステレオは、さまざまなシェーディングキューを持つ複数の画像から物体の表面の正常性を回復する。 深層学習法は、非ランベルト面に対する測光ステレオの文脈において強力な能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T11:27:44Z)
• Universal Photometric Stereo Network using Global Lighting Contexts [4.822598110892846]
  本論文は、ユニバーサル測光ステレオと呼ばれる新しい測光ステレオタスクに取り組む。 様々な形状や素材の物体に対して、特定のモデルを仮定することなく、任意の照明のバリエーションで機能することが想定されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T09:32:06Z)
• Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian Photometric Stereo [61.6260594326246]
  空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。 分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T18:06:58Z)
• Light Stage Super-Resolution: Continuous High-Frequency Relighting [58.09243542908402]
  光ステージから採取した人間の顔の「超解像」を学習ベースで解析する手法を提案する。 本手法では,ステージ内の隣接する照明に対応する撮像画像を集約し,ニューラルネットワークを用いて顔の描画を合成する。 我々の学習モデルは、リアルな影と特異なハイライトを示す任意の光方向のレンダリングを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-17T23:40:43Z)
• Multi-View Photometric Stereo: A Robust Solution and Benchmark Dataset for Spatially Varying Isotropic Materials [65.95928593628128]
  多視点光度ステレオ技術を用いて3次元形状と空間的に異なる反射率の両方をキャプチャする手法を提案する。 我々のアルゴリズムは、遠近点光源と遠近点光源に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-18T12:26:22Z)

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。