論文の概要: Gradient-SDF: A Semi-Implicit Surface Representation for 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13652v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 18:33:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 17:26:15.798046
• Title: Gradient-SDF: A Semi-Implicit Surface Representation for 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: Gradient-SDF : 3次元再構成のための半特異表面表現
• Authors: Christiane Sommer, Lu Sang, David Schubert, Daniel Cremers
• Abstract要約: Gradient-SDFは、暗黙的表現と明示的表現の利点を組み合わせた3次元幾何学の新しい表現である。 すべてのボクセルに符号付き距離場とその勾配ベクトル場を格納することにより、暗黙表現の能力を高める。 本研究では,(1)グラディエント・SDFは,ハッシュマップなどの効率的な記憶方式を用いて,深度画像からの直接SDF追跡を行うことができ,(2)グラディエント・SDF表現はボクセル表現で直接光度バンドル調整を行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.315347543761426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Gradient-SDF, a novel representation for 3D geometry that combines the advantages of implict and explicit representations. By storing at every voxel both the signed distance field as well as its gradient vector field, we enhance the capability of implicit representations with approaches originally formulated for explicit surfaces. As concrete examples, we show that (1) the Gradient-SDF allows us to perform direct SDF tracking from depth images, using efficient storage schemes like hash maps, and that (2) the Gradient-SDF representation enables us to perform photometric bundle adjustment directly in a voxel representation (without transforming into a point cloud or mesh), naturally a fully implicit optimization of geometry and camera poses and easy geometry upsampling. Experimental results confirm that this leads to significantly sharper reconstructions. Since the overall SDF voxel structure is still respected, the proposed Gradient-SDF is equally suited for (GPU) parallelization as related approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元幾何学の新しい表現であるGradient-SDFについて述べる。 符号付き距離場とその勾配ベクトル場の両方に保存することにより、元の明示曲面に対して定式化されたアプローチによる暗黙表現の能力を高める。 具体例として,(1)グラディエント・SDFは,ハッシュマップのような効率的な記憶方式を用いて,深度画像からの直接SDF追跡を行うことができ,(2)グラディエント・SDF表現は,(点雲やメッシュに変換することなく)ボクセル表現で直接光度バンドル調整を行うことができ,自然に幾何学的・カメラ的ポーズの完全暗黙的な最適化と容易に幾何アップサンプリングを行うことができることを示す。 実験の結果, より鋭い再建に繋がることが明らかとなった。 SDFのボクセル構造はいまだ尊重されているため、提案したGradient-SDFは関連するアプローチとして(GPU)並列化に等しく適している。

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