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Multi-View Stereo(MVS)はエピポーラ制約の下で特徴の対応を見つけることに依存しており、特徴のない物体は扱えないという課題がある。そこで偏光カメラを使って取得された画素単位の偏光情報を利用して密な3D再構成を行う偏光MVSを提案。完全にパッシブでDepth取得が可能。
偏光物理モデルから推定される方位角には2種類の不定性がある事を指摘し、グラフ最適化とDepthトレーシングを用いて解決。Limitationとしては2点挙げていて、1. 信頼性の高いDepth点がある程度必要であること、2.透明な物体は再構成できない。
https://zhpcui.github.io/projects/polarstereo/
未確認。
論文概要
Multi-View Stereo(MVS)はエピポーラ制約の下で特徴の対応を見つけることに依存しており、特徴のない物体は扱えないという課題がある。そこで偏光カメラを使って取得された画素単位の偏光情報を利用して密な3D再構成を行う偏光MVSを提案。完全にパッシブでDepth取得が可能。
偏光物理モデルから推定される方位角には2種類の不定性がある事を指摘し、グラフ最適化とDepthトレーシングを用いて解決。Limitationとしては2点挙げていて、1. 信頼性の高いDepth点がある程度必要であること、2.透明な物体は再構成できない。
https://zhpcui.github.io/projects/polarstereo/
Code
未確認。