Correspondences of the Third Kind: Camera Pose Estimation from Object Reflection
作者: Kohei Yamashita, Vincent Lepetit, Ko Nishino
分类: cs.CV
发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-09-30)
备注: ECCV 2024
💡 一句话要点
提出基于物体反射的相机位姿估计方法，无需依赖背景信息。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 相机位姿估计 反射对应 神经对应估计 RANSAC 三维重建
📋 核心要点
- 传统相机位姿估计依赖背景特征，在反射物体场景中失效，缺乏有效方法。
- 利用物体反射的场景信息，构建“反射对应”关系，辅助相机位姿估计。
- 提出神经对应估计器和RANSAC算法，联合优化相机位姿和物体形状，提升精度。
📝 摘要（中文）
计算机视觉长期以来依赖于两种对应关系：图像中的像素对应和物体表面的3D对应。本文引入第三种对应关系，称为反射对应，并展示了它如何仅通过观察物体而无需依赖背景来估计相机位姿。反射对应是反射世界中的点对应，即物体表面反射的场景。物体几何和反射率分别在几何和辐射度上改变场景，导致不正确的像素对应。从每个图像恢复的几何形状也受到扭曲的影响，即广义基底浮雕模糊，导致错误的3D对应。我们表明，反射对应可以解决由这些扭曲引起的模糊。我们引入了一种神经对应估计器和一个RANSAC算法，该算法充分利用所有三种对应关系，仅从物体外观进行鲁棒和准确的联合相机位姿和物体形状估计。该方法扩展了众多下游任务的视野，包括用于外观建模（例如，NeRF）的相机位姿估计和反射物体的运动估计（例如，道路上的汽车），因为它减轻了对重叠背景的要求。
🔬 方法详解
问题定义：现有相机位姿估计方法通常依赖于图像中的像素对应和物体表面的3D对应。然而，在处理具有反射表面的物体时，由于物体几何形状和反射率的影响，场景会发生几何和辐射度的改变，导致像素对应关系错误。此外，从单张图像恢复的几何形状也存在广义基底浮雕模糊（Generalized Bas-Relief Ambiguity），使得3D对应关系也变得不可靠。因此，如何在缺乏可靠的像素和3D对应关系的情况下，准确估计相机位姿是一个挑战。
核心思路：本文的核心思路是利用物体反射的场景信息，构建一种新的对应关系，称为“反射对应”（Reflection Correspondences）。反射对应指的是反射世界中的点对应关系，即物体表面反射的场景中的点之间的对应关系。通过分析反射场景中的几何和辐射度变化，可以推断出相机位姿和物体形状的信息。这种方法的核心在于，即使像素对应和3D对应关系不可靠，反射对应关系仍然可以提供有用的信息。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 神经对应估计器：用于估计图像中的反射对应关系。2) RANSAC算法：用于从估计的反射对应关系中鲁棒地估计相机位姿和物体形状。3) 联合优化：将相机位姿和物体形状进行联合优化，以提高估计的准确性。整个流程首先使用神经对应估计器提取反射对应，然后使用RANSAC算法进行初步的位姿估计，最后进行联合优化以获得更精确的结果。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于引入了“反射对应”这一概念，并将其应用于相机位姿估计。与传统的像素对应和3D对应不同，反射对应利用了物体反射的场景信息，从而可以在缺乏可靠的背景特征的情况下进行位姿估计。此外，该方法还提出了一种神经对应估计器，可以有效地估计图像中的反射对应关系。
关键设计：神经对应估计器的具体网络结构未知，但其目标是预测像素间的反射对应关系。RANSAC算法用于处理异常值，确保位姿估计的鲁棒性。联合优化可能涉及到最小化重投影误差或其他几何约束，以提高位姿和形状估计的精度。具体的损失函数和优化算法未知。
📊 实验亮点
论文提出了一种新的相机位姿估计方法，该方法利用物体反射的场景信息，无需依赖背景特征。实验结果表明，该方法可以在反射物体场景中实现准确的位姿估计，并且能够有效地解决广义基底浮雕模糊问题。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调该方法在缺乏可靠的像素和3D对应关系的情况下仍然有效。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用前景，例如，可以应用于外观建模（如NeRF）的相机位姿估计，以及反射物体的运动估计（如道路上的汽车）。该方法无需依赖背景信息，因此可以在复杂的场景中进行准确的位姿估计，为机器人导航、自动驾驶等领域提供有力的支持。此外，该方法还可以用于三维重建、增强现实等领域。
📄 摘要（原文）
Computer vision has long relied on two kinds of correspondences: pixel correspondences in images and 3D correspondences on object surfaces. Is there another kind, and if there is, what can they do for us? In this paper, we introduce correspondences of the third kind we call reflection correspondences and show that they can help estimate camera pose by just looking at objects without relying on the background. Reflection correspondences are point correspondences in the reflected world, i.e., the scene reflected by the object surface. The object geometry and reflectance alters the scene geometrically and radiometrically, respectively, causing incorrect pixel correspondences. Geometry recovered from each image is also hampered by distortions, namely generalized bas-relief ambiguity, leading to erroneous 3D correspondences. We show that reflection correspondences can resolve the ambiguities arising from these distortions. We introduce a neural correspondence estimator and a RANSAC algorithm that fully leverages all three kinds of correspondences for robust and accurate joint camera pose and object shape estimation just from the object appearance. The method expands the horizon of numerous downstream tasks, including camera pose estimation for appearance modeling (e.g., NeRF) and motion estimation of reflective objects (e.g., cars on the road), to name a few, as it relieves the requirement of overlapping background.