論文の概要: NeRF in the Dark: High Dynamic Range View Synthesis from Noisy Raw Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13679v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 18:59:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 18:20:14.326673
• Title: NeRF in the Dark: High Dynamic Range View Synthesis from Noisy Raw Images
• Title（参考訳）: 暗黒領域のNeRF:ノイズの多い原画像からの高ダイナミックレンジビュー合成
• Authors: Ben Mildenhall, Peter Hedman, Ricardo Martin-Brualla, Pratul Srinivasan, Jonathan T. Barron
• Abstract要約: NeRFは、提案した入力画像のコレクションから高品質な新規ビュー合成技術である。 シーンのフルダイナミックレンジを保ちながら,直線的生画像を直接トレーニングするためにNeRFを変更した。 NRFは生雑音のゼロ平均分布に対して非常に頑健であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.917974033687464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) is a technique for high quality novel view synthesis from a collection of posed input images. Like most view synthesis methods, NeRF uses tonemapped low dynamic range (LDR) as input; these images have been processed by a lossy camera pipeline that smooths detail, clips highlights, and distorts the simple noise distribution of raw sensor data. We modify NeRF to instead train directly on linear raw images, preserving the scene's full dynamic range. By rendering raw output images from the resulting NeRF, we can perform novel high dynamic range (HDR) view synthesis tasks. In addition to changing the camera viewpoint, we can manipulate focus, exposure, and tonemapping after the fact. Although a single raw image appears significantly more noisy than a postprocessed one, we show that NeRF is highly robust to the zero-mean distribution of raw noise. When optimized over many noisy raw inputs (25-200), NeRF produces a scene representation so accurate that its rendered novel views outperform dedicated single and multi-image deep raw denoisers run on the same wide baseline input images. As a result, our method, which we call RawNeRF, can reconstruct scenes from extremely noisy images captured in near-darkness.
• Abstract（参考訳）: neural radiance fields (nerf) は、ポーズ入力画像の集合から高品質の新しい視点合成のための技術である。 多くのビュー合成法と同様に、NeRFはトーンマップされた低ダイナミックレンジ(LDR)を入力として使用しており、これらの画像は細部をスムーズなカメラパイプラインによって処理され、生センサデータの単純なノイズ分布を歪めている。 シーンのフルダイナミックレンジを保ちながら、線形生画像を直接トレーニングするためにNeRFを変更する。 生成したNeRFからの生画像のレンダリングにより、新しいハイダイナミックレンジ(HDR)ビュー合成タスクを実行することができる。 カメラの視点を変えるだけでなく、フォーカス、露出、トネマッピングも操作できます。 単一生画像は後処理画像よりもかなりノイズが多いが,NRFは生ノイズのゼロ平均分布に対して非常に堅牢であることを示す。 多くのノイズの多い生の入力(25-200)に最適化されると、NeRFは、レンダリングされた新規ビューが専用シングルおよびマルチイメージの生のデノイザよりも優れたシーン表現を、同じ広いベースライン入力イメージ上で実行できるように生成する。 その結果,我々がrawnerfと呼ぶ手法は,暗さに近い極端にノイズの多い画像からシーンを再現することができる。

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