High Resolution Surface Reconstruction of Cultural Heritage Objects Using Shape from Polarization Method

如今，三维重建被广泛应用于计算机视觉、计算机图形学、混合现实和数字孪生等各个领域。文化遗产物品的三维重建是该领域中最重要的应用之一，通常采用近景摄影测量法完成。问题在于，这些图像通常存在噪声，而密集图像匹配方法在实践中重建文化遗产物品的几何细节方面存在显著限制。因此，在三维模型中显示文化遗产物品的高级细节是该领域面临的严峻挑战之一。本文研究了极化形状方法，这是一种无需主动方法缺点的被动方法。在这种方法中，通过在数字相机前旋转线性偏振滤波器获取极化光信息，可以大幅提高深度图的分辨率。通过这些极化图像，可以以高精度局部重建物体表面细节。极化和摄影测量方法的融合是实现高分辨率三维重建的适当解决方案。表面重建评估已进行了视觉和定量评估。评估结果表明，与具有10倍更高深度分辨率的摄影测量方法相比，所提出的方法可以显著重建三维模型中表面的细节。

本论文旨在解决文化遗产物体三维重建中面部细节缺失的问题，提出了一种基于偏振的 passiv 方法。

本文提出的偏振方法结合了摄影测量和偏振光学，可以通过旋转线性偏振滤波器来提高深度图的分辨率，从而实现高精度的局部表面细节重建。

本文的实验结果表明，相比于摄影测量方法，本文提出的偏振方法可以使三维模型的表面细节重建达到10倍的深度分辨率，具有很高的实用价值。

在相关研究方面，最近的一些研究包括基于深度学习的三维重建方法、基于激光扫描的三维重建方法等。