論文の概要: Dehazing Cost Volume for Deep Multi-view Stereo in Scattering Media with
Airlight and Scattering Coefficient Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09114v2
- Date: Wed, 2 Dec 2020 05:21:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 04:21:20.110804
- Title: Dehazing Cost Volume for Deep Multi-view Stereo in Scattering Media with
Airlight and Scattering Coefficient Estimation
- Title（参考訳）: 大気光と散乱係数推定による散乱媒質中の深層多視点ステレオの消音コスト体積
- Authors: Yuki Fujimura, Motoharu Sonogashira, Masaaki Iiyama
- Abstract要約: 本稿では, 霧や煙などの散乱媒体における学習型マルチビューステレオ(MVS)手法を提案する。
散乱媒体で撮影された画像は、懸濁粒子による光散乱と減衰により劣化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.612259653177203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a learning-based multi-view stereo (MVS) method in scattering
media, such as fog or smoke, with a novel cost volume, called the dehazing cost
volume. Images captured in scattering media are degraded due to light
scattering and attenuation caused by suspended particles. This degradation
depends on scene depth; thus, it is difficult for traditional MVS methods to
evaluate photometric consistency because the depth is unknown before
three-dimensional (3D) reconstruction. The dehazing cost volume can solve this
chicken-and-egg problem of depth estimation and image restoration by computing
the scattering effect using swept planes in the cost volume. We also propose a
method of estimating scattering parameters, such as airlight, and a scattering
coefficient, which are required for our dehazing cost volume. The output depth
of a network with our dehazing cost volume can be regarded as a function of
these parameters; thus, they are geometrically optimized with a sparse 3D point
cloud obtained at a structure-from-motion step. Experimental results on
synthesized hazy images indicate the effectiveness of our dehazing cost volume
against the ordinary cost volume regarding scattering media. We also
demonstrated the applicability of our dehazing cost volume to real foggy
scenes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 霧や煙などの散乱媒体における学習型マルチビューステレオ(MVS)手法を提案する。
散乱媒体で撮影された画像は、懸濁粒子による光散乱と減衰により劣化する。
この劣化はシーンの深さに依存するため、従来のMVS法では3次元の3次元再構成前の深さが不明であるため、光度整合性を評価することは困難である。
除染コストボリュームは,スウェプト平面を用いた散乱効果を計算し,この深さ推定と画像復元のニワトリ・アンド・エッグ問題を解くことができる。
また, 大気光等の散乱パラメータや散乱係数を推定する方法を提案する。
これらのパラメータの関数として, ネットワークの出力深度を推定できるので, 移動段階から得られるスパース3D点雲を幾何的に最適化することができる。
合成したhazy画像を用いた実験の結果, 散乱媒体に関する平均コスト体積に対する消泡コスト体積の有効性が示された。
また,実際の霧のシーンに消耗するコストボリュームの適用性も実証した。
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