超分光度立体网络

半分辨率重建高精度法线

该网络通过双位阈值归一化、局部亲和特征、并行多尺度特征提取和共享权重回归器,首次从低分辨率光度立体图像中恢复出高分辨率表面法线,性能超越现有标定光度立体方法。

Ju, Yakun · 蹇木伟 · Cong, Wang · Zhang, Cong · 董军宇 · Lam, Kenneth K.M.

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023

参数信息

输入分辨率比
0.5

技术优势

要求更低

输入图像分辨率仅为其他方法的一半,降低了成像系统的硬件要求。

恢复更准

通过局部亲和特征模块显式编码邻域关系,更好地恢复复杂表面结构。

训练更稳

共享权重回归器处理多尺度特征,避免模型坍缩到某个固定尺度的非重要特征。

应用场景