Illumination-guided inverse rendering benchmark: Learning real objects with few cameras

Son dönemde 3B bilgisayar görüsü ve grafik alanında hızlı bir genişleme yaşanmış olup, gerçekçi sanal ortamların ve gerçek dünya nesnelerinin dijital temsillerinin geliştirilmesini mümkün kılmıştır. Bu gelişmenin temelinde, fiziksel nesnelerin şekil, renk ve yüzey özelliklerinin sanal ortama aktarılmasını mümkün kılan 3B rekonstrüksiyon teknikleri yer almaktadır. Mevcut yaklaşımların çoğunluğu, genellikle etkili olsalar da, büyük miktarda görüntüye ihtiyaç duymaları ve ürettikleri 3D rekonstrüksiyonun standart formatlara çevrilmesine ilişkin zorluklarla karşı karşıyadır. Son dönemde dikkat çeken alternatif bir strateji, fiziksel temelli türevlenebilir renderleme (FTTR) ve ters renderleme gibi yöntemlerin kullanılmasıdır. Bu yaklaşımlar, daha az bakış açısı gerektirir ve standart formatlarda sonuçlar verir. Bununla birlikte, 3B rekonstrüksiyondaki mevcut yöntemlerin performansını etkili bir şekilde değerlendirebilmek için standart ölçüt sahneleri kullanmak son derece önemlidir. Mevcut araştırmalarda standart nesne ve sahneler olsa da, FTTR ve ters renderleme tabanlı yöntemlerle yüksek kaliteli 3B rekonstrüksiyonlar için gereken kamera, aydınlatma ve sahne parametrelerini aynı anda yakalayan gerçek dünya ölçüt verilerinin belirgin bir eksikliği bulunmaktadır. Bu çalışmada, gerçek dünya sahnelerinin ışık parametrelerini de içeren sanal ortamlar olarak yakalanması için bir yöntem sunmaktayız. Ayrıca, temel geometrik yapıların, yani konveks, konkav, düz ve bileşik yüzeylerin yer aldığı bir dizi gerçek dünya sahnesi ve bunların karşılık gelen sanal versiyonlarını içeren bir ölçüt seti sunmaktayız. Ayrıca, FTTR kullanarak son teknoloji 3B rekonstrüksiyon tekniklerinin gerçek dünya sahnelerindeki sonuçlarını, mevcut yöntemlerle birlikte önerdiğimiz metodolojileri kullanarak sergilemekteyiz.