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本研究的主要作者包括Rui Liu、Zhiyuan Zhang、Yini Peng、Jiayi Ma和Xin Tian。他们分别来自武汉大学电子信息学院和武汉量子技术研究院。该研究发表于《Information Fusion》期刊，预计于2025年出版，卷号为117，文章编号为102805。
本研究的主要科学领域是三维成像技术，特别是基于偏振的形状重建（Shape from Polarization, SFP）。SFP是一种被动的三维成像技术，能够重建具有密集纹理细节的表面法线。然而，现有的基于深度学习的SFP方法仅关注偏振先验，这使得在复杂场景下难以准确重建具有丰富纹理细节的目标。为了提高重建精度，本研究引入了从阴影线索中估计的表面法线以及创新的镜面反射置信度作为阴影先验，以提供额外的特征信息。此外，为了有效结合偏振和阴影先验，研究提出了一种名为SFPSNet的新型深度融合网络，用于信息提取和表面法线重建。
研究流程包括以下几个主要步骤：
数据准备与预处理
研究使用了两个公开的真实世界SFP数据集：DeepSFP和SPW。DeepSFP数据集包含25个不同物体，每个物体在不同光照条件下拍摄，共257组图像。SPW数据集包含110个不同场景的522组图像，每组图像包含四张偏振图像、地面真实表面法线图像和标记不准确区域的掩码图像。研究从这些数据集中提取了偏振先验和阴影先验，作为网络的输入。
偏振先验的计算
偏振先验包括非偏振强度（I_un）、偏振度（ρ）、相位角（φ_e）和视角编码（V）。这些参数通过四张不同偏振角度的偏振图像计算得到。研究使用Fresnel方程计算表面法线的方位角和天顶角，但由于方位角的π-模糊性问题，表面法线的估计存在误差。
阴影先验的计算
阴影先验包括从阴影线索中估计的表面法线（N_s）和镜面反射置信度（S）。N_s通过Lambertian模型和全局光照方向优化算法计算得到，S则通过四张偏振图像的强度变化计算得到。阴影先验的引入为表面法线的重建提供了额外的约束信息。
深度融合网络的设计与训练
研究提出了一种双分支深度融合网络SFPSNet，用于结合偏振和阴影先验。网络包括两个编码器和一个解码器，分别处理不同的物理先验。研究还设计了特征校正模块（FCM）和特征融合模块（FFM），用于在通道和空间维度上校正特征，并基于交叉注意力机制融合特征图。网络使用AdamW优化器进行训练，损失函数包括余弦相似度损失和交叉熵损失。
实验与结果分析
研究在DeepSFP和SPW数据集上进行了对比实验，比较了三种基于物理的方法和三种基于深度学习的方法。实验结果表明，结合偏振和阴影先验的SFPSNet在表面法线重建的精度和细节上均优于现有方法，特别是在复杂光照条件下。研究还通过消融实验验证了阴影先验和网络架构的有效性。
研究的主要结果包括：
表面法线重建精度的提升
在DeepSFP数据集上，SFPSNet的平均角度误差为13.52°，优于其他所有方法。在SPW数据集上，SFPSNet的平均角度误差为17.85°，同样优于其他方法。实验结果表明，结合偏振和阴影先验的SFPSNet能够显著提高表面法线的重建质量，特别是在复杂光照条件下。
阴影先验的有效性
通过消融实验，研究验证了阴影先验对表面法线重建的贡献。移除N_s和S后，重建精度显著下降，特别是在镜面反射区域。实验结果表明，阴影先验能够提供有效的附加信息，帮助网络在复杂场景下实现更稳定的重建。
网络架构的优化
研究通过对比单分支和双分支网络结构，验证了双分支网络在处理不同物理先验时的优势。特征校正模块和特征融合模块的引入进一步提高了网络的性能，使得特征图在通道和空间维度上得到更好的校正和融合。
本研究提出了一种基于深度学习的SFP方法，首次将偏振和阴影线索融合到深度网络中，显著提高了表面法线的重建精度和鲁棒性。通过引入阴影先验和设计双分支深度融合网络，研究解决了传统SFP方法在复杂光照条件下的重建难题。该研究不仅在科学上具有重要价值，还为增强现实、自主导航系统和环境监测等实际应用提供了技术支持。
创新性
本研究首次将阴影先验引入到基于深度学习的SFP方法中，提出了镜面反射置信度的计算方法，并设计了双分支深度融合网络SFPSNet。这些创新使得网络能够在复杂光照条件下实现更稳定和精确的表面法线重建。
实验验证
研究通过对比实验和消融实验，验证了阴影先验和网络架构的有效性。实验结果表明，结合偏振和阴影先验的SFPSNet在多个数据集上均优于现有方法，特别是在复杂场景下。
应用潜力
该研究提出的方法不仅提高了SFP技术的重建精度，还为实际应用提供了技术支持。未来，研究将进一步优化网络架构，增强其在远场户外场景中的泛化能力，使其能够应用于更多类型的实际场景。
研究还详细介绍了偏振和阴影先验的计算方法，并提供了特征校正模块和特征融合模块的设计细节。这些内容为其他研究者提供了有价值的参考，有助于进一步推动SFP技术的发展。