論文の概要: Fristograms: Revealing and Exploiting Light Field Internals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10563v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 10:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-23 15:14:28.597136
• Title: Fristograms: Revealing and Exploiting Light Field Internals
• Title（参考訳）: fristograms: 光電界の内部の解明と活用
• Authors: Thorsten Herfet, Kelvin Chelli, Tobias Lange and Robin Kremer
• Abstract要約: 光フィールド(LF)の捕捉と処理は、メディア生産の不可欠な部分となっている。 本稿では,LFの撮影装置と光線の関係を確立することを目的とする。 フラクセル上の線数ヒストグラム(フレストグラム)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, light field (LF) capture and processing has become an integral part of media production. The richness of information available in LFs has enabled novel applications like post-capture depth-of-field editing, 3D reconstruction, segmentation and matting, saliency detection, object detection and recognition, and mixed reality. The efficacy of such applications depends on certain underlying requirements, which are often ignored. For example, some operations such as noise-reduction, or hyperfan-filtering are only possible if a scene point Lambertian radiator. Some other operations such as the removal of obstacles or looking behind objects are only possible if there is at least one ray capturing the required scene point. Consequently, the ray distribution representing a certain scene point is an important characteristic for evaluating processing possibilities. The primary idea in this paper is to establish a relation between the capturing setup and the rays of the LF. To this end, we discretize the view frustum. Traditionally, a uniform discretization of the view frustum results in voxels that represents a single sample on a regularly spaced, 3-D grid. Instead, we use frustum-shaped voxels (froxels), by using depth and capturing-setup dependent discretization of the view frustum. Based on such discretization, we count the number of rays mapping to the same pixel on the capturing device(s). By means of this count, we propose histograms of ray-counts over the froxels (fristograms). Fristograms can be used as a tool to analyze and reveal interesting aspects of the underlying LF, like the number of rays originating from a scene point and the color distribution of these rays. As an example, we show its ability by significantly reducing the number of rays which enables noise reduction while maintaining the realistic rendering of non-Lambertian or partially occluded regions.
• Abstract（参考訳）: 近年では、光電界(lf)の捕捉と処理がメディア生産の不可欠な部分となっている。 LFで利用可能な情報の豊かさにより、キャプチャ後の深度編集、3D再構成、セグメンテーションとマッティング、サリエンシ検出、オブジェクトの検出と認識、混合現実といった新しい応用が可能になった。 そのようなアプリケーションの有効性は、しばしば無視される特定の基礎となる要件に依存する。 例えば、ノイズ低減やハイパーファンフィルタのような操作は、シーンポイントのランベルト放射器でのみ可能である。 障害物の除去やオブジェクトの後方を見るといった他の操作は、必要なシーンポイントをキャプチャする少なくとも1つの光線が存在する場合にのみ可能である。 したがって、あるシーンポイントを表す線分布は、処理可能性を評価する上で重要な特性である。 本論文の主な考え方は, 撮像装置とLFの光線の関係を確立することである。 この目的のために、我々はビューフラスタムを識別する。 伝統的に、ビューフラスタムの均一な離散化は、一定の間隔の3次元グリッド上の単一のサンプルを表すボクセル(voxel)をもたらす。 代わりに、フロスタム型ボクセル(フロスタム型ボクセル)を使用し、ビューフロスタムの深さとキャプチャーセットアップ依存性の離散化を用いている。 このような離散化に基づいて、捕獲装置(s)上の同じ画素にマッピングされる線数をカウントする。 この計数により、フレクセル(フレストグラム)の上にレイカウントのヒストグラムを提案する。 fristogramsは、シーンポイント由来の線数やこれらの線の色分布など、基礎となるlfの興味深い側面を分析し、明らかにするためのツールとして使用できる。 例えば、非ランベルト領域や部分的に遮蔽領域の現実的なレンダリングを維持しながらノイズ低減を可能にする線数を大幅に削減することで、その能力を示す。

関連論文リスト

• BihoT: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Hyperspectral Camouflaged Object Tracking [22.533682363532403]
  我々は、ハイパースペクトルカモフラージュされた物体追跡(HCOT)と呼ばれる新しいタスクを提供する。 大規模HCOTデータセットであるBihoTは,49個のビデオシーケンスをカバーする41,912個のハイパースペクトル画像からなる。 スペクトルプロンプトベースインタラプタ・アウェアネットワーク(SPDAN)という,シンプルだが効果的なベースラインモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T09:07:51Z)
• 3D Gaussian Ray Tracing: Fast Tracing of Particle Scenes [50.36933474990516]
  本研究は, 粒子のトレーシング, 境界体積階層の構築, 高性能なレイトレーシングハードウェアを用いた各画素のレイキャストについて考察する。 半透明粒子の多量処理を効率的に行うために,有界メッシュで粒子をカプセル化するアルゴリズムについて述べる。 実験は、我々のアプローチの速度と精度、およびコンピュータグラフィックスとビジョンにおけるいくつかの応用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:59:30Z)
• Local Implicit Ray Function for Generalizable Radiance Field Representation [20.67358742158244]
  本稿では、新しいビューレンダリングのための一般化可能なニューラルレンダリング手法であるLIRF(Local Implicit Ray Function)を提案する。 円錐体フラスタム内の3次元位置が与えられると、LIRFは3次元座標と円錐体フラスタムの特徴を入力として取り、局所体積放射場を予測する。 座標は連続しているため、LIRFはボリュームレンダリングを通じて、高品質の新規ビューを継続的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T11:52:33Z)
• Multiscale Representation for Real-Time Anti-Aliasing Neural Rendering [84.37776381343662]
  Mip-NeRFは、スケール情報をエンコードする円錐フラストラムとしてマルチスケール表現を提案する。 我々は,リアルタイムなアンチエイリアスレンダリングのためのマルチスケールな明示的表現であるmip voxel grids (Mip-VoG)を提案する。 私たちのアプローチは、マルチスケールのトレーニングとリアルタイムのアンチエイリアスレンダリングを同時に提供する最初の方法です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T04:05:22Z)
• Unsupervised Multi-View Object Segmentation Using Radiance Field Propagation [55.9577535403381]
  本稿では,未ラベルのシーンの多視点画像のみを考慮し,再構成中の3次元オブジェクトのセグメント化に新たなアプローチを提案する。 提案手法の核となるのは,2方向光度損失を持つ個々の物体の放射界に対する新しい伝搬戦略である。 我々の知る限り、RFPはニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)のための3次元シーンオブジェクトセグメンテーションに取り組むための最初の教師なしアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-02T11:14:23Z)
• Neural Point Light Fields [80.98651520818785]
  本稿では,スパース点雲上に存在する光の場を暗黙的に表現するニューラルポイント光場について紹介する。 これらの点光場は、光線方向と局所点特徴近傍の関数として機能し、光場条件付きトレーニング画像を高密度の被写体とパララックスを介さずに補間することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T18:20:10Z)
• RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs [79.00855490550367]
  我々は,多くの入力ビューが利用可能である場合,NeRFは見えない視点のフォトリアリスティックレンダリングを生成することができることを示す。 我々は、未観測の視点からレンダリングされたパッチの幾何学と外観を規則化することで、この問題に対処する。 我々のモデルは、1つのシーンで最適化する他の方法よりも、大規模なマルチビューデータセットで広範囲に事前訓練された条件付きモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T18:59:46Z)
• Light Field Networks: Neural Scene Representations with Single-Evaluation Rendering [60.02806355570514]
  2次元観察から3Dシーンの表現を推定することは、コンピュータグラフィックス、コンピュータビジョン、人工知能の基本的な問題である。 そこで我々は,360度4次元光場における基礎となる3次元シーンの形状と外観の両面を表現した新しいニューラルシーン表現,光場ネットワーク(LFN)を提案する。 LFNからレイをレンダリングするには*single*ネットワークの評価しか必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T17:54:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。