論文の概要: Stokes-Informed Diffusion for Robust Linear Polarization Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21239v1
- Date: Thu, 23 Jul 2026 11:56:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-24 18:26:25.409082
- Title: Stokes-Informed Diffusion for Robust Linear Polarization Estimation
- Title（参考訳）: ロバスト線形偏光推定のためのストークスインフォームド拡散
- Abstract要約: GenPolar(ゲンポーラー)は、ミュラー形式主義を基盤としたストークスインフォームド拡散フレームワークである。
DLPの忠実度とAoPの安定性の両面において最先端の性能を達成する。
これらの改善は、物質検出やデフレクションを含む下流アプリケーションにおいて、顕著で一貫した利益をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.459667092743445
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Polarization cues benefit applications such as material detection and de-reflection, yet acquiring them typically requires dedicated hardware. This motivates us to estimate the linear polarization from a single RGB image. However, the task is inherently ill-posed, with the Angle of Polarization (AoP) becoming particularly unstable in weak polarization regions, where the polarimetric signal is overwhelmed by noise, leading to erratic angle estimates. To address these limitations, we propose GenPolar, a Stokes-informed diffusion framework grounded in the Mueller formalism from an intensity observation. Specifically, GenPolar predicts channel-wise linear Stokes components (S1,S2) from intensity S0, from which degree of linear polarization (DoLP) and AoP are analytically derived; AoP is further supervised with an observability-aware loss. In addition, to enable efficient and high-fidelity inference, we adopt a two-stage training strategy. Firstly, a multi-step conditional diffusion model is trained with a physics-based loss. Subsequently, we distill it into a one-step generator, which further supports stable Low-Rank Adaptation (LoRA) of the VAE encoder to mitigate domain-specific autoencoding bias. Extensive experiments across rotating-polarizer, division-of-focal-plane, and hybrid datasets demonstrate that GenPolar achieves state-of-the-art performance in both DoLP fidelity and AoP stability. Crucially, these improvements translate to significant and consistent gains in downstream applications, including material detection and de-reflection.
- Abstract（参考訳）: 偏光方式は材料検出や脱反射などの応用に有用であるが、通常は専用のハードウェアを必要とする。
これは、単一のRGB画像から線形偏光を推定する動機となる。
しかし、このタスクは本質的に不規則であり、偏光角度(AoP)は弱い偏光領域で特に不安定になり、偏光信号はノイズに圧倒され、不規則な角度推定に繋がる。
これらの制約に対処するために,ミュラー形式を基盤としたストロークインフォームド拡散フレームワークであるGenPolarを提案する。
特に、GenPolarは、線分極(DoLP)とAoPの程度が分析的に導出される強度S0からチャネルワイド線分ストークス成分(S1,S2)を予測する。
さらに,効率的かつ高忠実な推論を可能にするために,我々は2段階のトレーニング戦略を採用する。
第一に、多段階条件拡散モデルが物理学に基づく損失で訓練される。
次に,VAEエンコーダのLow-Rank Adaptation (LoRA) を安定的にサポートし,ドメイン固有の自己コードバイアスを軽減する一段階生成器に蒸留する。
回転偏光子, 平面分割, ハイブリッドデータセットの広汎な実験により, GenPolar は DoLP の忠実度と AoP 安定性の両方において最先端の性能を達成することを示した。
重要な点として、これらの改善は、物質検出やデフレクションを含む下流アプリケーションにおいて、顕著で一貫した利益をもたらす。
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