Ellipsometry techniques allow to measure polarization information of materials, requiring precise rotations of optical components with different configurations of lights and sensors. This results in cumbersome capture devices, carefully calibrated in lab conditions, and in very long acquisition times, usually in the order of a few days per object. Recent techniques allow to capture polarimetric spatially-varying reflectance information, but limited to a single view, or to cover all view directions, but limited to spherical objects made of a single homogeneous material. We present sparse ellipsometry, a portable polarimetric acquisition method that captures both polarimetric SVBRDF and 3D shape simultaneously. Our handheld device consists of off-the-shelf, fixed optical components. Instead of days, the total acquisition time varies between twenty and thirty minutes per object. We develop a complete polarimetric SVBRDF model that includes diffuse and specular components, as well as single scattering, and devise a novel polarimetric inverse rendering algorithm with data augmentation of specular reflection samples via generative modeling. Our results show a strong agreement with a recent ground-truth dataset of captured polarimetric BRDFs of real-world objects.


翻译:光线测量技术允许测量材料的两极分化信息,要求光学部件精确旋转,并配置不同的灯光和传感器。这导致捕捉装置繁琐,在实验室条件下仔细校准,在非常长的获取时间里,通常每个物体的顺序为几天。最新技术允许捕捉按地对地空间变化反射信息,但仅限于单一的视角,或覆盖所有视图方向,但仅限于单一同质材料制成的球体物体。我们提出了稀有的线谱度测量法,即便携式极度获取方法,同时捕捉对地SVBRDF和3D形状。我们手持设备由现成的固定光学部件组成,总采集时间从每个物体的20分钟到30分钟不等。我们开发了一个完整的极度SVBRDF模型,其中包括扩散和光谱组成部分,以及单一的散射,并设计一种新颖的极度偏移算法,通过基因模型同时捕捉到光学反射镜反射样品的数据增强度。我们的结果显示,与最近被捕获的地光学天体物体的地面数据形成了强烈一致。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员