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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Low-Rank Registration of Images Captured Under Unknown, Varying Lighting

verfasst von : Matthieu Pizenberg, Yvain Quéau, Abderrahim Elmoataz

Erschienen in: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Photometric stereo infers the 3D-shape of a surface from a sequence of images captured under moving lighting and a static camera. However, in real-world scenarios the viewing angle may slightly vary, due to vibrations induced by the camera shutter, or when the camera is hand-held. In this paper, we put forward a low-rank affine registration technique for images captured under unknown, varying lighting. Optimization is carried out using convex relaxation and the alternating direction method of multipliers. The proposed method is shown to significantly improve 3D-reconstruction by photometric stereo on unaligned real-world data, and an open-source implementation is made available.

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Fußnoten
Literatur
1.
Baker, S., Matthews, I.: Lucas-Kanade 20 years on: a unifying framework. IJCV 56(3), 221–255 (2004)CrossRef
2.
Basri, R., Jacobs, D.W.: Lambertian reflectance and linear subspaces. PAMI 25(2), 218–233 (2003)CrossRef
3.
Basri, R., Jacobs, D.W., Kemelmacher, I.: Photometric stereo with general, unknown lighting. IJCV 72, 239–257 (2007)CrossRef
4.
Berkiten, S., Rusinkiewicz, S.: Alignment of images captured under different light directions. Technical report, TR-974-14 (2014)
5.
Bouguet, J.Y.: Pyramidal implementation of the affine Lucas-Kanade feature tracker: description of the algorithm. Technical report, Intel corporation (2001)
6.
Boyd, S., Parikh, N., Chu, E., Peleato, B., Eckstein, J.: Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers. Found. Trends Mach. Learn. 3, 1–122 (2010)CrossRef
7.
Engel, J., Koltun, V., Cremers, D.: Direct sparse odometry. PAMI 40(3), 611–625 (2017)CrossRef
8.
Foroosh, H., Zerubia, J., Berthod, M.: Extension of phase correlation to subpixel registration. TIP 11(3), 188–200 (2002)
9.
Förstner, W.: A feature based correspondence algorithm for image matching. In: ISPRS ComIII, pp. 150–166 (1986)
10.
Harrison, A.P., Joseph, D.: Translational photometric alignment of single-view image sequences. CVIU 116(6), 765–776 (2012)
11.
Ikehata, S., Wipf, D., Matsushita, Y., Aizawa, K.: Robust photometric stereo using sparse regression. In: CVPR, pp. 318–325 (2012)
12.
13.
Quéau, Y., Wu, T., Lauze, F., Durou, J.D., Cremers, D.: A non-convex variational approach to photometric stereo under inaccurate lighting. In: CVPR, pp. 99–108 (2017)
14.
Schmitt, C., Donne, S., Riegler, G., Koltun, V., Geiger, A.: On joint estimation of pose, geometry and svBRDF from a handheld scanner. In: CVPR, pp. 3493–3503 (2020)
15.
Sengupta, S., Zhou, H., Forkel, W., Basri, R., Goldstein, T., Jacobs, D.: Solving uncalibrated photometric stereo using fewer images by jointly optimizing low-rank matrix completion and integrability. JMIV 60(4), 563–575 (2018)MathSciNetCrossRef
16.
Shi, B., Mo, Z., Wu, Z., Duan, D., Yeung, S., Tan, P.: A benchmark dataset and evaluation for non-Lambertian and uncalibrated photometric stereo. PAMI 41(2), 271–284 (2019)CrossRef
17.
Woodham, R.J.: Photometric method for determining surface orientation from multiple images. Opt. Eng. 19(1), 134–144 (1980)CrossRef
18.
Wu, L., Ganesh, A., Shi, B., Matsushita, Y., Wang, Y., Ma, Y.: Robust photometric stereo via low-rank matrix completion and recovery. In: ACCV, pp. 703–717 (2010)
Metadaten
Titel
Low-Rank Registration of Images Captured Under Unknown, Varying Lighting
verfasst von
Matthieu Pizenberg
Yvain Quéau
Abderrahim Elmoataz
Copyright-Jahr
2021
Buch
Scale Space and Variational Methods in Computer Vision

Print ISBN: 978-3-030-75548-5

Electronic ISBN: 978-3-030-75549-2

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-75549-2_13