Glass Surface Detection: Leveraging Reflection Dynamics in Flash/No-flash Imagery

📄 arXiv: 2511.16887v2 📥 PDF

作者: Tao Yan, Hao Huang, Yiwei Lu, Zeyu Wang, Ke Xu, Yinghui Wang, Xiaojun Chang, Rynson W. H. Lau

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-21 (更新: 2025-12-09)

备注: 18 pages, 17 figures

💡 一句话要点

提出NFGlassNet，利用闪光/非闪光图像中的反射动态特性进行玻璃表面检测

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 玻璃表面检测 反射动态 闪光/非闪光图像 计算机视觉 图像分割

📋 核心要点

  1. 现有玻璃表面检测方法依赖边界或反射线索，但忽略了玻璃自身属性，导致检测精度受限。
  2. NFGlassNet利用闪光/非闪光图像的反射动态特性，通过RCMM提取反射，RGAM融合特征，提升检测效果。
  3. 构建了包含3.3K图像对的数据集，实验证明该方法优于现有技术，代码和数据将开源。

📝 摘要（中文）

玻璃表面在日常生活中无处不在，但通常无色、透明且缺乏显著特征，这使得玻璃表面检测成为一项具有挑战性的计算机视觉任务。现有方法依赖边界线索或反射线索定位玻璃表面，但未能充分利用玻璃本身的内在属性进行精确定位。我们观察到，在大多数真实场景中，玻璃表面前后的光照强度不同，导致玻璃表面上的反射发生变化。具体而言，当站在玻璃较亮的一侧并向较暗的一侧闪光时，玻璃表面上现有的反射往往会消失。相反，当站在较暗的一侧并向较亮的一侧闪光时，玻璃表面会出现明显的反射。基于这种现象，我们提出了一种新的玻璃表面检测方法NFGlassNet，该方法利用闪光/非闪光图像中存在的反射动态特性。具体来说，我们提出了一个反射对比度挖掘模块（RCMM）来提取反射，以及一个反射引导注意力模块（RGAM）来融合反射和玻璃表面的特征，以实现精确的玻璃表面检测。为了训练我们的网络，我们还构建了一个包含3.3K个在各种场景中捕获的非闪光和闪光图像对的数据集，并带有相应的ground truth标注。大量实验表明，我们的方法优于最先进的方法。我们的代码、模型和数据集将在稿件被接受后提供。

🔬 方法详解

问题定义：玻璃表面检测由于玻璃的透明性和缺乏显著特征而极具挑战。现有方法主要依赖于场景中的边界线索（如窗框）或反射线索，但这些线索在复杂场景中可能不准确或不可靠，无法充分利用玻璃本身的内在属性进行精确定位。

核心思路：论文的核心思路是利用闪光灯照射下玻璃表面反射的动态变化。当从不同光照强度的区域向玻璃表面闪光时，反射的强度和可见性会发生显著变化。通过分析这种反射动态，可以更有效地识别和定位玻璃表面。这种方法的核心在于利用了玻璃对光照变化的独特响应。

技术框架：NFGlassNet的整体框架包括以下几个主要步骤：首先，输入闪光和非闪光图像对。然后，通过反射对比度挖掘模块（RCMM）提取图像中的反射特征。接下来，使用反射引导注意力模块（RGAM）将反射特征与原始图像特征融合，以增强玻璃表面的表示。最后，通过一个分割网络预测玻璃表面的mask。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了利用闪光/非闪光图像对的反射动态特性进行玻璃表面检测。与传统方法仅依赖单一图像的静态特征不同，该方法通过分析不同光照条件下的反射变化，更有效地识别玻璃表面。RCMM和RGAM模块的设计也针对反射特征的提取和融合进行了优化。

关键设计：RCMM模块旨在提取闪光和非闪光图像之间的反射差异，可能采用了卷积神经网络提取特征并计算差异图。RGAM模块可能使用注意力机制，根据反射特征的重要性对原始图像特征进行加权。损失函数可能包括分割损失（如交叉熵损失）和正则化项，以提高模型的泛化能力。具体的网络结构和参数设置需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

论文构建了一个包含3.3K闪光/非闪光图像对的数据集，并在该数据集上进行了大量实验。实验结果表明，提出的NFGlassNet方法在玻璃表面检测任务上显著优于现有的state-of-the-art方法。具体的性能提升数据（如精确率、召回率、F1-score等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、机器人导航、自动驾驶等领域。例如，在智能家居中，机器人可以利用该技术识别玻璃门窗，避免碰撞。在自动驾驶中，可以帮助车辆识别公交站牌的玻璃，提高环境感知能力。此外，该技术还可用于图像编辑和增强现实等应用，例如去除照片中的玻璃反光。

📄 摘要（原文）

Glass surfaces are ubiquitous in daily life, typically appearing colorless, transparent, and lacking distinctive features. These characteristics make glass surface detection a challenging computer vision task. Existing glass surface detection methods always rely on boundary cues (e.g., window and door frames) or reflection cues to locate glass surfaces, but they fail to fully exploit the intrinsic properties of the glass itself for accurate localization. We observed that in most real-world scenes, the illumination intensity in front of the glass surface differs from that behind it, which results in variations in the reflections visible on the glass surface. Specifically, when standing on the brighter side of the glass and applying a flash towards the darker side, existing reflections on the glass surface tend to disappear. Conversely, while standing on the darker side and applying a flash towards the brighter side, distinct reflections will appear on the glass surface. Based on this phenomenon, we propose NFGlassNet, a novel method for glass surface detection that leverages the reflection dynamics present in flash/no-flash imagery. Specifically, we propose a Reflection Contrast Mining Module (RCMM) for extracting reflections, and a Reflection Guided Attention Module (RGAM) for fusing features from reflection and glass surface for accurate glass surface detection. For learning our network, we also construct a dataset consisting of 3.3K no-flash and flash image pairs captured from various scenes with corresponding ground truth annotations. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art methods. Our code, model, and dataset will be available upon acceptance of the manuscript.