Обнаружение ключевых точек на безтекстурных поверхностях через реконструкцию микрогеометрии

Обнаружение ключевых точек на безтекстурных поверхностях остаётся фундаментальной задачей компьютерного зрения из-за отсутствия различимых цветовых и яркостных градиентов. С точки зрения механизма образования изображения, микрогеометрические структуры безтекстурных поверхностей обеспечивают физически стабильные сигналы для извлечения ключевых точек, несмотря на отсутствие визуальной отличимости. В связи с этим мы предлагаем новый метод обнаружения ключевых точек, который реконструирует микрогеометрию поверхности из одного RGB-изображения и использует эти микрогеометрические структуры для извлечения признаков, не полагаясь на специализированное оборудование или сложные модели глубокого обучения. В частности, наш метод задаёт рамочную модель взаимодействия света с поверхностью для анализа фазовой модуляции отражённого света, затем реконструирует базовые микрогеометрические структуры с помощью спектрального анализа на основе ядра Габора, что позволяет точно количественно оценивать вариации высоты поверхности по фазовой информации. Эта информация лежит в основе предлагаемого Индекса Вогнутости-Выпуклости (Concave–Convex Index, CCI) — устойчивого геометрического дескриптора, обеспечивающего стабильную характеристику признаков посредством измерений, учитывающих геометрию. Широкие оценки на наборах данных TUM, T-LESS, Shape2.5D и на самостоятельно собранных изображениях демонстрируют превосходную способность нашего метода извлекать равномерно распределённые и высокоповторяемые ключевые точки, даже при отсутствии видимой текстуры или яркостных градиентов. Наш метод предлагает новую перспективу для надёжного обнаружения ключевых точек на сложных безтекстурных поверхностях при различных материалах и условиях освещения.