論文の概要: Differentiable Adaptive 4D Structured Illumination for Joint Capture of Shape and Reflectance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06214v1
• Date: Thu, 07 May 2026 13:15:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.824022
• Title: Differentiable Adaptive 4D Structured Illumination for Joint Capture of Shape and Reflectance
• Title（参考訳）: 形状・反射のジョイントキャプチャのための適応型4次元構造イルミネーション
• Authors: Huakeng Ding, Yaowen Chen, Kun Zhou, Hongzhi Wu,
• Abstract要約: 対象物に対する4次元照明条件を適応的に計算するための微分可能なフレームワークを提案する。 簡単なヒストグラムに基づく画素レベルの確率モデルを用いて深度と反射率を推定する。 新しい構造照明を流すと、対応する画像計測によって各画素の不確かさを更新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.2007204470242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a differentiable framework to adaptively compute 4D illumination conditions with respect to an object, for efficient, high-quality simultaneous acquisition of its shape and reflectance, with a unified spatial-angular structured light and a single camera. Using a simple histogram-based pixel-level probability model for depth and reflectance, we differentiably link the next illumination condition(s) with a loss that encourages the reduction in depth uncertainty. As new structured illumination is cast, corresponding image measurements are used to update the uncertainty at each pixel. Finally, a fine-tuning-based approach reconstructs the depth map and reflectance parameter maps, by minimizing the differences between all physical measurements and their simulated counterparts. The effectiveness of our framework is demonstrated on physical objects with wide variations in shape and appearance. Our depth results compare favorably with state-of-the-art techniques, while our reflectance results are comparable when validated against photographs.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,物体に対する4次元照明条件を適応的に計算し,空間角構造光と1台のカメラを用いて,その形状と反射率を効率よく高精度に同時取得するフレームワークを提案する。 簡単なヒストグラムに基づく画素レベルの確率モデルを用いて、次の照明条件を、奥行きの不確かさの低減を促す損失と区別することができる。 新しい構造照明を流すと、対応する画像計測によって各画素の不確かさを更新する。 最後に、微調整に基づくアプローチは、すべての物理測定値とシミュレーション対象値との差を最小限に抑え、深度マップと反射率パラメータマップを再構成する。 本フレームワークの有効性は,形状や外観が多岐にわたる物理的対象に対して実証された。 我々の深度は最先端技術と良好に比較できるが, 反射率は写真に対して検証した場合に比較できる。

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