Résolution de la stéréophotométrie par apprentissage

Jean-Denis Durou (1) , Yvain Quéau (2) , Vincent Charvillat (2)

1 IRIT-TCI - Traitement et Compréhension d’Images
2 IRIT-VORTEX - Visual Objects from Reality To Expression

Nous montrons dans cet article comment résoudre la stéréophotométrie par apprentissage. L'idée de base consiste à insérer une sphère dans la scène dont on souhaite retrouver le relief, et à recouvrir la sphère et la scène d'une même peinture. Les images de la sphère servant de données d'apprentissage, il n'est pas nécessaire de connaître la réflectance de la scène pour mettre en oeuvre la stéréophotométrie. De plus, les ombres propres sont considérées comme des données utiles. Nous montrons que l'analyse en composantes principales (ACP) permet, d'une part, d'obtenir les mêmes résultats que Hertzmann et al. tout en réduisant le temps de calcul, et d'autre part, de détecter les ombres portées de la scène, pour peu que la sphère en soit dépourvue. Nous montrons aussi comment généraliser notre approche à des scènes non préalablement peintes, mais de nature photométrique uniforme. Toutes ces contributions sont validées sur images de synthèse et images réelles

Mots clés: Stéréophotométrie; Apprentissage; Reconstruction 3D

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]

Jean-Denis Durou, Yvain Quéau, Vincent Charvillat. Résolution de la stéréophotométrie par apprentissage. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. Actes de la conférence RFIA 2012, 2012. ⟨hal-00656548⟩