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この記事では、最近開発された圧縮センシング理論に基づいて、実際のシーンの光輸送データをキャプチャするための新しいフレームワークを提案します。圧縮センシングは、限られた数の非適応測定からスパース信号を推測するための堅固な数学的フレームワークを提供します。コンピュータグラフィックスへの光輸送の迅速な取得のために圧縮センシングを導入するだけでなく、画像ベースの再照明に関する特定の課題に対処するいくつかの革新を発展させ、より広範な意義を持つ可能性があります。ピクセル間の整合性関係を活用することにより再構築品質を向上させる新しい階層デコーディングアルゴリズムを開発しました。さらに、測定ノイズを最小限に抑え、再構築品質をさらに向上させる新しい非適応照明パターンを設計しました。画像ベースの再照明のために詳細な高解像度反射場をキャプチャすることにより、我々のフレームワークを示します.
Peers et al. (Thu,) がこの問題を研究しました.