Hyperspectral Polarimetric BRDFs of Real-world Materials

本数据集为首个真实世界材料的超光谱偏振双向反射分布函数(hpBRDF)数据集，覆盖了从414到950纳米的波长范围，并在68个光谱波段上密集采样。该数据集包含可见光和近红外光谱，能够对材料进行详细分析，并模拟每个窄光谱波段的光反射，包括偏振状态。数据集采用Mueller矩阵形式表示，使用我们开发的超光谱偏振反射成像系统捕获，该系统集成了基于图像的BRDF获取、单次曝光超光谱成像和宽带可见光至近红外光学椭偏术。我们的系统采用超光谱光场相机进行单次曝光的可见光至近红外超光谱成像，显著缩短了采集时间。我们还实现了光学椭偏术，并进行了精确的光谱偏振校准。使用我们新获得的包含14种材料的真实世界hpBRDF数据集，我们展示了超光谱偏振渲染。此外，我们还分析了数据集，以探索波长、偏振状态、材料特征和照明/观察几何形状之间的依赖关系。我们还进行了主成分分析（PCA），并引入了hpBRDF的隐式神经表示，提供了紧凑的数据表示。神经方法还支持插值和连续的光谱-角采样。

This is the first real-world hyperspectral polarimetric bidirectional reflectance distribution function (hpBRDF) dataset, covering a wavelength range from 414 to 950 nm with dense sampling across 68 spectral bands. The dataset includes visible and near-infrared spectra, enabling detailed material analysis and simulating light reflection at each narrow spectral band, including polarization states. Represented in Mueller matrix form, the dataset was captured using a hyperspectral polarimetric reflectance imaging system developed by our team, which integrates image-based BRDF acquisition, single-exposure hyperspectral imaging, and broadband visible-to-near-infrared optical ellipsometry. Our system employs a hyperspectral light field camera for single-exposure visible-to-near-infrared hyperspectral imaging, which significantly reduces acquisition time. We also implemented optical ellipsometry and performed precise spectral polarization calibration. Using our newly acquired real-world hpBRDF dataset containing 14 materials, we demonstrated hyperspectral polarimetric rendering. Additionally, we analyzed the dataset to explore the dependencies among wavelength, polarization states, material characteristics, and illumination/observation geometry. We conducted principal component analysis (PCA) and introduced an implicit neural representation for hpBRDF, which provides a compact data representation. The neural method also supports interpolation and continuous spectral-angular sampling.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在光谱偏振成像领域，高维数据的采集一直面临效率挑战。该数据集通过集成图像式BRDF采集、单次拍摄高光谱成像与宽谱段椭偏测量技术，构建了一套高效hpBRDF采集系统。系统采用球形样本结合旋转照明模块，通过高光谱光场相机同步捕获68个光谱通道的穆勒矩阵数据，并利用双旋转延迟器技术实现全穆勒矩阵重建。通过几何标定、辐射定标和偏振定标确保数据精度，最终采用三维高斯卷积对缺失角度数据进行修复，形成4D查表格式的hpBRDF数据集。

特点

作为首个覆盖可见光至近红外波段的高光谱偏振BRDF数据集，其核心特点体现在多维度物理信息的深度融合。数据集包含14类真实材料的全穆勒矩阵测量数据，光谱范围覆盖414-950nm并以8nm间隔采样，角度域采用Rusinkiewicz参数化实现高密度采样。每个样本数据包含68个光谱通道的4×4穆勒矩阵，完整记录材料在不同波长下对偏振态的变换特性。数据集特别凸显了波长与偏振的耦合效应，能够揭示材料折射率、表面粗糙度与光谱偏振特性的内在关联，为多模态光传输研究提供全新维度。

使用方法

该数据集支持基于物理的光谱偏振渲染与逆向渲染应用。用户可通过Mitsuba 3等渲染引擎加载hpBRDF查表数据，模拟任意偏振态在可见光-近红外波段的光传输过程。对于正向渲染，数据集提供完整的穆勒矩阵支持光谱偏振图像合成；对于逆向应用，可结合Lu-Chipman分解提取去偏振、延迟等物理参数。研究者还可利用内置的主成分分析结果与隐式神经表示实现数据压缩与连续插值，有效降低13GB原始数据的存储需求，同时支持跨波长与角度的连续参数空间查询。

背景与挑战

背景概述

高光谱偏振双向反射分布函数数据集由浦项科技大学与韩国科学技术院联合团队于2025年创建，旨在填补可见光至近红外波段光谱偏振BRDF建模的空白。该数据集通过68个光谱通道（414-950nm）的全穆勒矩阵测量，首次实现了真实材料在光谱-偏振维度的高精度表征，为计算机图形学、遥感探测和材料科学领域提供了前所未有的多维度光传输分析基础。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决高维度光谱偏振反射的精确建模问题，传统方法难以捕获波长依赖性偏振效应。构建过程中面临三大技术瓶颈：高维度数据采集导致的时间成本激增，需开发单次曝光高光谱光场相机与光学椭偏仪融合系统；穆勒矩阵物理有效性的保障需通过Givens-Kostinski算法验证；以及球形样本几何约束造成的角度域数据缺失，需采用3D高斯卷积进行数值修复。

常用场景

经典使用场景

高光谱偏振BRDF数据集在计算机图形学和光学测量领域具有重要价值，尤其在光谱偏振渲染方面表现卓越。该数据集通过捕获真实材料在414至950纳米波段内的全穆勒矩阵反射特性，为复杂光传输模拟提供了高精度数据基础。研究人员可利用其68个光谱通道的密集采样，精确重建材料在不同偏振状态下的反射行为，从而推动虚拟现实和光学设计中的真实感渲染技术发展。

实际应用

在工业检测和遥感领域，该数据集为开发高精度材质分类系统提供了重要数据支持。自动驾驶车辆可利用其NIR波段偏振数据增强夜间环境感知能力，而航天遥感则借助光谱偏振特性实现地物成分的精确反演。此外，在文物保护领域，该技术能够非接触式鉴定材料老化状态，为文化遗产数字化提供全新的光学诊断手段。

衍生相关工作

该数据集催生了多项创新性研究，包括基于神经隐式表示的光谱偏振BRDF压缩模型和主成分分析降维方法。研究者们进一步开发了联合光谱-偏振特性的逆向渲染算法，实现了从单张偏振图像中精确重建物体几何与材质属性。这些衍生工作显著推动了计算成像领域的发展，为多模态光学测量建立了新的技术范式。