不完了深度マップと表面法線の視点認識融合法による精度の高い 3D 再構築

arXiv:2602.07444v1 Announce Type: new 要約: 私たちは、単一の視点カメラベースのセンサシステムによって取得された深度マップと表面法線マップから 3D 表面を再構築する課題に取り組んでいます。深度マップと法線マップは、それぞれ、構造化光スキャンとフォトメトリック立体視などの手法によって入手できます。私たちは、既存の直方体勾配ベースの深度 - 法線融合法を拡張し、視点投影を明示的に考慮することで、計量的に正確な 3D 再構築を実現する、視点認識ログ深度融合法を提案しました。さらに、この方法は、利用可能な表面法線情報を活用して隙間に補填を行うことで、欠損深度測定の処理也能ります。DiLiGenT-MV データセット上の実験は、私たちのアプローチの有効性を示し、視点認識深度 - 法線融合法の重要性を強調しました。

arXiv:2602.07444v1 Announce Type: new Abstract: We address the problem of reconstructing 3D surfaces from depth and surface normal maps acquired by a sensor system based on a single perspective camera. Depth and normal maps can be obtained through techniques such as structured-light scanning and photometric stereo, respectively. We propose a perspective-aware log-depth fusion approach that extends existing orthographic gradient-based depth-normals fusion methods by explicitly accounting for perspective projection, leading to metrically accurate 3D reconstructions. Additionally, the method handles missing depth measurements by leveraging available surface normal information to inpaint gaps. Experiments on the DiLiGenT-MV data set demonstrate the effectiveness of our approach and highlight the importance of perspective-aware depth-normals fusion.