Facebook新论文说明对镜面在虚拟场景中的重建

基于传感器的扫瞄技术早已可以很顺利的修复室内场景，但在这些扫瞄方案的应用于中，镜子和玻璃等表面的修复出了明显的问题，一个镜子不会在其中构成现实世界的镜像，而对于扫瞄系统来说，镜像世界和现实世界实质上很难区分，玻璃也不会产生与镜子很相近的效果，然而这两者都是在扫瞄生活场景是不可避免的成分，由于它们导致的艰难，最近场景修复方法（如Matterport3D）甚至都必须用户在扫瞄时手动自由选择窗户和镜子。最近，Facebook的研究人员公开发表了一篇论文，用作在扫瞄过程中自动识别镜子和玻璃等更容易产生镜像的表面，并且对该表面平面构建准确的辨识和边界的检测。

根据论文，Facebook的研究人员使用的是一种称作AprilTag的标记方案。这个AprilTag实质上是一种用作机器人视觉等的技术，看上去就看起来一个二维码，在机器人视觉的运用中，AprilTag可以贴于障碍物上，传感器对这个“二维码”展开辨识，就可以理解前方的障碍，并作出应付。在论文中，对AprilTag的运用更加有意思一些，非常简单地说道，它没自由选择将AprilTag张贴在镜子和玻璃表面再行由扫瞄设备辨识（有可能这样还不如必要在扫瞄过程中自由选择镜面便利），而是在扫瞄装置的下方的一个所画有AprilTag的薄片上，对于可以构成镜像的物品，扫瞄设备才可辨识镜像中的AprilTag，对于无法构成镜像的物品，就没AprilTag的镜像了。

关于镜面表面和边缘的辨识，镜面表面是通过将Slam装置准确的姿势估算和观测AprilTag的镜面图像在空间的移动两者融合一起运算获得的。而对于的边缘的辨识，则是依赖多个功能地下通道的辨识构建的，其中还包括几何辨识、图像强度辨识、AprilTag特征辨识等等，通过将这些有所不同特征的辨识计算出来，才可估算出有镜面边缘的方位和样式，这还被用来区分玻璃和镜面的光线，因为玻璃的光线更加模糊不清，图像范围更大，而镜面反射则更为保真。

当然这里只是非常简单的说明，实质上，为了均匀分布的镜面反射和更佳地辨识，对于灯光光线、所画有AprilTag的薄片的构成都有更加缜密的拒绝，而如果去看镜面表面辨识和边缘估算的论文部分，就不会看见大量的公式计算出来。那么，这种方法的效果如何呢？。

本文来源：nba买球正规官方网站-www.xshangtu.com