IPCD: Intrinsic Point-Cloud Decomposition

📄 arXiv: 2511.09866v1 📥 PDF

作者: Shogo Sato, Takuhiro Kaneko, Shoichiro Takeda, Tomoyasu Shimada, Kazuhiko Murasaki, Taiga Yoshida, Ryuichi Tanida, Akisato Kimura

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-13

备注: Accepted in WACV2026

💡 一句话要点

提出IPCD，用于点云的本征分解，实现光照编辑和纹理修改等应用

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 点云处理 本征分解 光照估计 三维重建 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效分解点云，主要挑战在于点云的非网格结构和缺乏对全局光照方向的考虑。
  2. IPCD通过IPCD-Net进行逐点特征聚合处理非网格数据，并利用PLD捕捉全局光照信息，实现点云的本征分解。
  3. 实验表明，IPCD能有效减少反照率中的阴影，提高阴影颜色准确性，并成功应用于纹理编辑和光照重定向等任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为本征点云分解(IPCD)的方法，旨在将彩色点云直接分解为反照率和阴影，从而扩展了图像分解技术。针对点云的非网格结构导致传统图像分解模型失效的问题，本文提出了IPCD-Net，该网络通过逐点特征聚合扩展了图像模型，以处理非网格数据。为了解决现有模型忽略全局光照方向导致阴影不准确的问题，本文引入了基于投影的亮度分布(PLD)方法，通过分层特征细化捕捉多视角投影的全局光照线索。通过在合成户外场景数据集上的实验，证明了IPCD-Net能够减少反照率中的阴影，并提高阴影中的颜色准确性。此外，本文还展示了其在纹理编辑、光照重定向以及不同光照条件下的点云配准中的应用，并验证了IPCD-Net在现实世界中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图像本征分解方法无法直接应用于点云，因为点云数据是非网格化的，传统的卷积操作无法直接应用。此外，现有的点云模型通常没有显式地考虑全局光照方向，导致分解出的阴影不准确，影响后续的光照编辑和纹理修改等应用。

核心思路：IPCD的核心思路是将图像本征分解的思想扩展到点云数据上，通过设计专门的网络结构来处理点云的非网格结构，并引入全局光照信息来提高阴影分解的准确性。具体来说，IPCD-Net负责处理点云的非网格结构，PLD负责捕捉全局光照信息。

技术框架：IPCD的整体框架包含两个主要模块：IPCD-Net和PLD。IPCD-Net是一个基于PointNet++的结构，用于提取点云的局部和全局特征。PLD模块通过多视角投影将点云投影到多个图像平面上，然后利用卷积神经网络提取每个视角的特征，最后将这些特征融合起来，得到全局光照信息。IPCD-Net和PLD的输出被用于预测点云的反照率和阴影。

关键创新：IPCD的关键创新在于：(1) 提出了IPCD-Net，通过逐点特征聚合的方式，将图像本征分解模型扩展到点云数据上；(2) 提出了PLD，通过多视角投影的方式，捕捉全局光照信息，从而提高阴影分解的准确性。与现有方法相比，IPCD能够更准确地分解点云的反照率和阴影。

关键设计：IPCD-Net采用了PointNet++作为基础网络，并在此基础上进行了一些修改，以适应本征分解的任务。PLD模块采用了多个卷积层和池化层来提取每个视角的特征，并使用注意力机制来融合不同视角的特征。损失函数包括反照率损失、阴影损失和正则化项，用于约束反照率和阴影的平滑性。

📊 实验亮点

实验结果表明，IPCD-Net在合成数据集上能够有效减少反照率中的阴影，并提高阴影中的颜色准确性。与现有方法相比，IPCD在反照率和阴影的分解质量上均有显著提升。此外，IPCD还成功应用于纹理编辑、光照重定向以及不同光照条件下的点云配准等任务，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

IPCD技术可广泛应用于增强现实(AR)、机器人等领域。通过准确分解点云的反照率和阴影，可以实现逼真的光照编辑和纹理修改，提升虚拟物体的真实感。此外，该技术还可用于光照变化下的点云配准，提高配准的鲁棒性。未来，IPCD有望在三维重建、自动驾驶等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Point clouds are widely used in various fields, including augmented reality (AR) and robotics, where relighting and texture editing are crucial for realistic visualization. Achieving these tasks requires accurately separating albedo from shade. However, performing this separation on point clouds presents two key challenges: (1) the non-grid structure of point clouds makes conventional image-based decomposition models ineffective, and (2) point-cloud models designed for other tasks do not explicitly consider global-light direction, resulting in inaccurate shade. In this paper, we introduce \textbf{Intrinsic Point-Cloud Decomposition (IPCD)}, which extends image decomposition to the direct decomposition of colored point clouds into albedo and shade. To overcome challenge (1), we propose \textbf{IPCD-Net} that extends image-based model with point-wise feature aggregation for non-grid data processing. For challenge (2), we introduce \textbf{Projection-based Luminance Distribution (PLD)} with a hierarchical feature refinement, capturing global-light ques via multi-view projection. For comprehensive evaluation, we create a synthetic outdoor-scene dataset. Experimental results demonstrate that IPCD-Net reduces cast shadows in albedo and enhances color accuracy in shade. Furthermore, we showcase its applications in texture editing, relighting, and point-cloud registration under varying illumination. Finally, we verify the real-world applicability of IPCD-Net.