論文の概要: Structure-Aware Consistency Priors for Shape from Polarization in Complex Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00509v1
• Date: Sat, 30 May 2026 03:59:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.499014
• Title: Structure-Aware Consistency Priors for Shape from Polarization in Complex Media
• Title（参考訳）: 複合媒体の偏光から形状へ向けた構造認識整合性
• Abstract要約: 本稿では, 複雑な光物質相互作用が偏光観測と表面標準との非線形マッピングにつながる, 代表的な複合媒質としての氷に焦点を当てた。 AoLPの局所的な空間的一貫性を捉えるために,自己相関関数に基づく構造認識偏光法を提案する。 デュアルブランチネットワーク(IceSfP)は、クロスモーダルアテンションとマルチスケール機能融合を介して、生の偏光機能を事前と統合するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7933039558471408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering surface normals from single view polarization images in complex media remains challenging. This paper focuses on ice as a representative complex medium, where intricate light matter interactions lead to a nonlinear mapping between polarization observations and surface normals. To address this, a structure-aware polarization prior based on autocorrelation functions is proposed to capture the local spatial consistency of AoLP. Building on this, a dual-branch network (IceSfP) is designed to integrate raw polarization features with priors via cross modal attention and multi-scale feature fusion, enabling accurate surface normal estimation under complex media conditions. To evaluate the method, the first real-world ice SfP dataset is constructed. Experimental results show that the method outperforms existing approaches across all metrics, achieving a MAE of 16.01 deg, which is 2.74 deg lower than the second-best method. The framework provides a generalizable solution for high-precision geometric perception in complex media.
• Abstract（参考訳）: 複雑なメディアにおける単一視野偏光画像から表面正規化を復元することは依然として困難である。 本稿では, 複雑な光物質相互作用が偏光観測と表面標準との非線形マッピングにつながる, 代表的な複合媒質としての氷に焦点を当てた。 これを解決するために,AoLPの局所的な空間的一貫性を捉えるために,自己相関関数に基づく構造認識偏光法を提案する。 これに基づいて、デュアルブランチネットワーク(IceSfP)は、クロスモーダルアテンションとマルチスケールな特徴融合により、複雑なメディア条件下での正確な表面正規推定を可能にするように、生の偏光特徴と事前を統合できるように設計されている。 この方法を評価するために、最初の実世界の氷SfPデータセットを構築した。 実験の結果,提案手法は従来の手法よりも2.74デグ低い16.01デグのMAEを達成できることがわかった。 このフレームワークは、複雑な媒体における高精度な幾何学的知覚のための一般化可能なソリューションを提供する。

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