Införandet av RGB-D-skannrar för konsumenter satte igång ett stort uppsving i 3D-datorseendeforskningen. Men precisionen i befintliga djupskannrar är inte tillräckligt exakt för att återställa fina detaljer i ett skannat föremål. Även om moderna skuggning baserade djupförfining metoder har visat sig fungera bra med Lambertian objekt, de bryter ner i närvaro av specularities. Vi presenterar en ny form från skuggning ram som tar itu med denna fråga och förbättrar både diffusa och späckade objekt djup profiler. Vi drar nytta av de inbyggda monokroma IR-projektorn och IR-bilderna av RGB-D-skannrarna och presenterar en belysningsmodell som står för de specifika regionerna i indatabilden. Med hjälp av den här modellen rekonstruerar vi djupkartan i realtid. Både kvantitativa tester och visuella utvärderingar visar att den föreslagna metoden ger de senaste resultaten av återuppbyggnaden på djupet.
Av RGB-D-strategier REF är det mest relaterade till vår, och beräknar både SfS och specularities för att förbättra deras djupkartor.
Real-Time Depth Refinement for Specular Objects
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}