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Beyond Multi-view Stereo: Shading-Reflectance Decomposition

机译:超越多视角立体声:阴影-反射率分解

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摘要

We introduce a variational framework for separating shading and reflectance from a series of images acquired under different angles, when the geometry has already been estimated by multi-view stereo. Our formulation uses an l~1-TV variational framework, where a robust photometric-based data term enforces adequation to the images, total variation ensures piecewise-smoothness of the reflectance, and an additional multi-view consistency term is introduced for resolving the arising ambiguities. Optimisation is carried out using an alternating optimisation strategy building upon iteratively reweighted least-squares. Preliminary results on both a synthetic dataset, using various lighting and reflectance scenarios, and a real dataset, confirm the potential of the proposed approach.
机译:当几何形状已经通过多视图立体进行估计时,我们引入了一种可变框架,用于将阴影和反射率与从不同角度获取的一系列图像分开。我们的公式使用的是l〜1-TV变分框架,其中基于健壮的基于光度学的数据项可增强图像的适度性,总变化可确保反射的分段平滑度,并引入了一个额外的多视图一致性项来解决出现的情况。含糊不清。使用基于迭代重新加权的最小二乘的交替优化策略来执行优化。使用各种照明和反射场景的综合数据集以及真实数据集的初步结果均证实了该方法的潜力。

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