Photometric Stereo Using Sparse Bayesian Regression for General Diffuse Surfaces

    我们提出了一种纯像素方式的光度立体方法，通过假设外观可以分解为稀疏的非漫反射成分（例如，阴影，镜面反射等），可以稳定有效地处理各种非朗伯效应。     由表面法线和照明点积的单调函数表示的漫反射分量。该函数使用逆扩散模型的分段线性近似来构造，导致在没有非扩散损坏的情况下表面法线和模型参数的闭合形式估计。后者被建模为嵌入在分层贝叶斯模型中的潜在变量，使得我们可以精确地计算未知表面法线，同时将

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