論文の概要: High-Resolution Single-Shot Polarimetric Imaging Made Easy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05581v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 08:20:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.714143
• Title: High-Resolution Single-Shot Polarimetric Imaging Made Easy
• Title（参考訳）: 高分解能シングルショットポラリメトリックイメージング
• Authors: Shuangfan Zhou, Chu Zhou, Heng Guo, Youwei Lyu, Boxin Shi, Zhanyu Ma, Imari Sato,
• Abstract要約: EasyPolarは多視点偏光イメージングフレームワークである。 3つの同期RGBカメラは、1つの非偏光ビューと2つの異なる方向の偏光ビューをキャプチャする。 多視点核融合における潜在的なミスアライメントに対処するために、信頼誘導偏光再構成ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.04914313843774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polarization-based vision has gained increasing attention for providing richer physical cues beyond RGB images. While achieving single-shot capture is highly desirable for practical applications, existing Division-of-Focal-Plane (DoFP) sensors inherently suffer from reduced spatial resolution and artifacts due to their spatial multiplexing mechanism. To overcome these limitations without sacrificing the snapshot capability, we propose EasyPolar, a multi-view polarimetric imaging framework. Our system is grounded in the physical insight that three independent intensity measurements are sufficient to fully characterize linear polarization. Guided by this, we design a triple-camera setup consisting of three synchronized RGB cameras that capture one unpolarized view and two polarized views with distinct orientations. Building upon this hardware design, we further propose a confidence-guided polarization reconstruction network to address the potential misalignment in multi-view fusion. The network performs multi-modal feature fusion under a confidence-aware physical guidance mechanism, which effectively suppresses warping-induced artifacts and enforces explicit geometric constraints on the solution space. Experimental results demonstrate that our method achieves high-quality results and benefits various downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 偏光に基づく視覚は、RGB画像を超えてリッチな物理的手がかりを提供することによって注目を集めている。 単発キャプチャの実現は実用上は非常に望ましいが,既存のDoFPセンサは空間分解能の低下と,空間多重化機構によるアーティファクトの低下に本質的に悩まされている。 スナップショット機能を犠牲にすることなく、これらの制限を克服するために、多視点偏光イメージングフレームワークであるEasyPolarを提案する。 我々のシステムは、3つの独立強度測定が線形偏光を完全に特徴付けるのに十分であるという物理的知見に基づいている。 そこで我々は3台の同期RGBカメラを設計し、1台の非偏光ビューと2台の偏光ビューを異なる向きで撮影する。 このハードウェア設計に基づいて,多視点核融合における潜在的なミスアライメントに対処する信頼性誘導型偏光再構成ネットワークを提案する。 このネットワークは、信頼性を意識した物理誘導機構の下でマルチモーダルな特徴融合を行い、ワープによって引き起こされるアーティファクトを効果的に抑制し、解空間に明示的な幾何学的制約を課す。 実験により,提案手法は高品質な結果が得られ,下流の様々なタスクに有効であることが確認された。

関連論文リスト

• PolarAnything: Diffusion-based Polarimetric Image Synthesis [59.14294818211059]
  本稿では,光リアリズムと物理精度の両方で単一のRGB入力から偏光画像を合成できるPolarAnythingを提案する。 実験により,我々のモデルは高品質な偏光画像を生成し,偏光からの形状などの下流タスクをサポートすることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-23T07:09:10Z)
• Glossy Object Reconstruction with Cost-effective Polarized Acquisition [41.96986483856648]
  この研究は、コスト効率の良い取得ツールを使用するスケーラブルな分極支援アプローチを導入している。 提案手法は,物体表面の分極的BRDF,ストークスベクトル,偏光状態をニューラル暗黙的場として表現する。 偏光レンダリングの暗黙的な表現に基本的な物理原理を活用することにより,本手法は既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T16:38:51Z)
• Extended monocular 3D imaging [3.964710267993159]
  光のベクトル波特性を完全に活用する拡張単分子3次元イメージング(EM3D)フレームワークを提案する。 拡大シーンに対して,100万画素で正確な3Dポイントクラウドのスナップショット取得を実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T09:32:31Z)
• Phase Guided Light Field for Spatial-Depth High Resolution 3D Imaging [36.208109063579066]
  3Dイメージングでは、光界カメラは通常単発で、空間解像度と深度精度の低下に悩まされる。 そこで本研究では,オフザシェルフ光場カメラの空間分解能と深度を両立させる位相誘導光場アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T15:08:15Z)
• PARTNER: Level up the Polar Representation for LiDAR 3D Object Detection [81.16859686137435]
  本稿では、極座標における新しい3次元物体検出器Partnerを紹介する。 提案手法は,ONCE検証セットにおいて3.68%,9.15%の差で従来の極性理論よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T01:59:20Z)
• PS$^2$F: Polarized Spiral Point Spread Function for Single-Shot 3D Sensing [19.300751531634884]
  工学的点展開関数(PSF)に依存するコンパクトなスナップショット単眼深度推定手法を提案する。 シミュレーションと実験室の試作結果から,本手法は最先端設計と比較して50ドル以下で精度が低いことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-03T03:37:27Z)
• Single-Image HDR Reconstruction by Learning to Reverse the Camera Pipeline [100.5353614588565]
  本稿では,LDR画像形成パイプラインの領域知識をモデルに組み込むことを提案する。 我々は,HDRto-LDR画像形成パイプラインを(1)ダイナミックレンジクリッピング,(2)カメラ応答関数からの非線形マッピング,(3)量子化としてモデル化する。 提案手法は,最先端の単一画像HDR再構成アルゴリズムに対して良好に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T17:59:04Z)

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。