Abstrakt. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att på ett robust sätt lösa fotometriska stereoproblem. Vi kastar problemet med att återställa ytan normals från flera ljusförhållanden som ett problem att återställa en låg-rank matris med både saknade poster och skadade poster, som modellerar alla typer av icke-Lambertian effekter såsom skuggor och specularities. Till skillnad från tidigare metoder som använder Least-Squares eller heuristiska robusta tekniker använder vår metod avancerade konvexa optimeringstekniker som garanterat hittar rätt low-rank matris genom att samtidigt fixera sina saknade och felaktiga poster. Omfattande experimentella resultat visar att vår metod uppnår oöverträffade exakta uppskattningar av ytnormaler i närvaro av betydande mängd skuggor och speculariteter. Den nya tekniken kan användas för att förbättra praktiskt taget vilken fotometrisk stereometod som helst, inklusive okalibrerad fotometrisk stereo.
Wu och Al. REF formulerade problemet med normal ytåterhämtning som ett rankminimeringsproblem, som kan lösas via konvex optimering.
Robust photometric stereo via low-rank matrix completion and recovery
{'venue': 'in Proceedings of Asian Conference on Computer Vision (ACCV), 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}