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<p><b>英文论文信息</b></p>
<p>C. Y. Tsai, A. C. Sankaranarayanan, and I. Gkioulekas,“Beyond Volumetric Albedo— A Surface Optimization Framework for Non-Line-of-Sight Imaging,” in <i>Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition</i>, 2019, pp.1545–1555. </p>
<p>GitHub源代码地址;</p>
cmu-ci-lab/nlos_surface_optimizationgithub.com
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<p>论文地址（包括补充材料及视频）：</p>
http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Tsai_Beyond_Volumetric_Albedo_--_A_Surface_Optimization_Framework_for_Non-Line-Of-Sight_CVPR_2019_paper.htmlopenaccess.thecvf.com
<p><b>摘要</b>：非视域（NLOS）成像是利用测量的光线通过中间的漫反射间接从被遮挡的场景传播到传感器，重建被传感器遮挡的场景的特性的问题。介绍了一种能重建非视距目标复杂形状和反射特性的综合分析框架。我们的框架偏离了以往的NLOS重建工作，直接优化NLOS物体的表面表示，而不是常用的体积表示。我们的框架的核心是一个新的渲染公式，它可以有效地计算辐射测量相对于NLOS几何和反射率的导数，同时精确地模拟潜在的光传输原理。通过将其与随机优化和几何处理技术相结合，我们能够在显著超过以往体积重建方法的细节水平上重建NLOS表面。</p>
<h2><b>研究背景</b></h2>
<p>非视域成像（NLOS）是一种新兴的技术，它涉及到利用高阶光传输来重建传感器直接视域之外的场景的特性。一个常见的问题是所谓的“环视角落”问题，其中关于非视域目标（几何、反射、运动、类标签和其他属性）的信息是从在可见墙和目标之间反弹的光子的测量中提取的。这项技术在过去十年中取得了迅速的进步，因为已经引进了几种主动式和被动式技术，它们可以在逐渐变得更具挑战性的条件（环境照明、实时捕捉等）下工作。现有的大多数技术使用Velten等人提出的图像形成模型进行三维重建。该模型将NLOS场景表示为一个反照率体，其中每个体素是一个具有相关反照率值的各向同性反射器。此表示允许仅使用线性代数运算近似地表示NLOS场景中的瞬态光传输。反过来，这允许通过求解一个潜在的正则化线性最小二乘系统，从瞬态测量中恢复未知反照率体积。这种数学上的可追踪性是以物理精度为代价的：在由不透明物体组成的NLOS场景中，光传输是物体界面上离散的光-表面相互作用的结果，而不是连续的光-体积相互作用的结果。此外，这些相互作用包括正常依赖的阴影和非朗伯反射等效应，这些效应被反照率体积忽略。另一方面，与体积反照率不同，给出了非视域目标表面和反射率的表示，可以使用渲染方程精确地模拟光传输。然而，与反照率体积模型不同，只有通过计算上复杂的蒙特卡罗渲染操作才能计算出这个方程。这种增加的计算复杂度至今阻碍了渲染方程在NLOS重建技术中的应用。</p>
<h2><b>研究现状</b></h2>
<p>大多数非视域成像技术都使用主动照明，但有几个明显的例外[1]。可以将主动非视距成像技术大致分为三类。首先是相干照明技术，它利用散斑统计来恢复关于NLOS场景的信息[2]。第二类包括在激光或闪光照明下使用非相干强度测量来恢复NLOS运动信息的技术[3]、语义标签，或者在某些情况下甚至是几何结构[4]。与我们最相关的是第三类主动技术，它们使用瞬态强度测量重建非视域几何结构。这已经通过传感技术得到证明，这些传感技术包括超快光电二极管、光学相干层析成像、条纹相机、连续波飞行时间相机和单光子雪崩二极管（SPAD）。这些技术大多使用非视距场景的体积表示和Velten等人引入的近似图像形成模型[5]。使用基于渲染方程的物理精确图像形成模型可以在更高的几何细节精度下重建非视域场景的表面，而不是体积。与从瞬变中特定事件的时间戳重建表面表示的其他技术相比[6]，通过考虑完整的瞬变强度信息来重建表面表示，这使得能够实现另外的重建反射。</p>
<p>曲面优化是计算机视觉中三维重建的经典方法，常用于立体重建[7]。在相关文章中，曲面优化技术用于计算机图形学的网格编辑应用程序[8]。在高层次上，这两种应用首先将目标函数（或能量）定义为曲面上 |
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