论文 / 2026 / Learning-based reconstruction of moving transparent objects
Learning-based reconstruction of moving transparent objects
基于学习的运动透明物体重建
Hua Feng, Lei Lu, Zhilong Su, Wei Pan
International Conference on Optoelectronic Science and Intelligent Sensing (SPIE), 1417511
一句话看懂投射到透明物体上的条纹会同时被前、后表面反射而相互叠加。本方法先用扩散模型将其分离，再借助 SIFT 和二维运动方程重建运动物体。
问题背景
透明运动物体透过率高、纹理特征弱，成像过程同时涉及折射与反射，长期以来是光学成像中的难点目标。与常规不透明刚体不同，相移轮廓术（PSP）投射的条纹图案会同时被透明物体的前、后表面反射，采集图像中因此出现严重的条纹叠加。物体运动时，其折射效应还会与运动引起的误差相互耦合，使精确重建的难度显著增加。
方法原理
论文系统分析了透明成像机理对几何建模和运动估计的影响，并提出一种分两个阶段进行的、基于学习的运动透明物体重建方法。
- 叠加条纹。 PSP 条纹图案同时被运动透明物体的前、后表面反射，在采集图像中相互叠加。
- 条纹分离。 利用扩散模型分离叠加的条纹图案。
- 运动物体重建。 随后基于 SIFT 算法和二维运动方程重建运动物体。
实验结果
本页内容依据论文摘要整理，全文见出版方页面：doi.org/10.1117/12.3111340。
引用
@inproceedings{feng2026learning,
title={Learning-based reconstruction of moving transparent objects},
author={Feng, Hua and Lu, Lei and Su, Zhilong and Pan, Wei},
booktitle={Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE) Conference Series},
volume={14175},
pages={1417511},
year={2026},
doi={10.1117/12.3111340}
}