Photometric Stereo Using Sparse Bayesian Regression for General Diffuse Surfaces

    我們提出了一種純像素方式的光度立體方法，通過假設外觀可以分解爲稀疏的非漫反射成分（例如，陰影，鏡面反射等），可以穩定有效地處理各種非朗伯效應。     由表面法線和照明點積的單調函數表示的漫反射分量。該函數使用逆擴散模型的分段線性近似來構造，導致在沒有非擴散損壞的情況下表面法線和模型參數的閉合形式估計。後者被建模爲嵌入在分層貝葉斯模型中的潛在變量，使得我們可以精確地計算未知表面法線，同時將

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