論文の概要: Neural Spectro-polarimetric Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12562v2
• Date: Sun, 10 Dec 2023 22:12:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 02:23:16.395630
• Title: Neural Spectro-polarimetric Fields
• Title（参考訳）: ニューラルスペクトロ偏光場
• Authors: Youngchan Kim, Wonjoon Jin, Sunghyun Cho, Seung-Hwan Baek
• Abstract要約: 我々は, 位置, 方向, 波長の連続変数で, 物理的に有意なストークスベクトルをモデル化したニューラル・スペクトロ偏光場(NeSpoF)を提案する。 NeSpoFは本質的にノイズの多い生計測を管理し、メモリ効率を示し、物理的に重要な信号を保存する。 本稿では,合成シーンと実世界のシーンの両方からなる,最初の多視点ハイパースペクトル偏光画像データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.54056495576914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling the spatial radiance distribution of light rays in a scene has been extensively explored for applications, including view synthesis. Spectrum and polarization, the wave properties of light, are often neglected due to their integration into three RGB spectral bands and their non-perceptibility to human vision. However, these properties are known to encompass substantial material and geometric information about a scene. Here, we propose to model spectro-polarimetric fields, the spatial Stokes-vector distribution of any light ray at an arbitrary wavelength. We present Neural Spectro-polarimetric Fields (NeSpoF), a neural representation that models the physically-valid Stokes vector at given continuous variables of position, direction, and wavelength. NeSpoF manages inherently noisy raw measurements, showcases memory efficiency, and preserves physically vital signals - factors that are crucial for representing the high-dimensional signal of a spectro-polarimetric field. To validate NeSpoF, we introduce the first multi-view hyperspectral-polarimetric image dataset, comprised of both synthetic and real-world scenes. These were captured using our compact hyperspectral-polarimetric imaging system, which has been calibrated for robustness against system imperfections. We demonstrate the capabilities of NeSpoF on diverse scenes.
• Abstract（参考訳）: シーン内の光の空間放射率分布のモデル化は、ビュー合成を含む応用のために広く研究されている。 スペクトルと偏光は、光の波動特性であり、3つのrgbスペクトルバンドへの積分と人間の視覚に対する非受容性のため、しばしば無視される。 しかし、これらの性質はシーンに関する実質的な資料や幾何学的情報を包含することが知られている。 本稿では、任意の波長における任意の光線の空間ストークスベクトル分布である分光偏光場をモデル化する。 我々は, 位置, 方向, 波長の連続変数で, 物理的に有意なストークスベクトルをモデル化したニューラル・スペクトロ偏光場(NeSpoF)を提案する。 NeSpoFは本質的にノイズの多い生の測定を管理し、メモリ効率を示し、物理的に重要な信号を保存する。 NeSpoFを検証するために,合成シーンと実世界のシーンの両方からなる,最初のマルチビューハイパースペクトル偏光画像データセットを提案する。 これらの画像は当社の小型ハイパースペクトル偏光イメージングシステムを用いて撮影され、システム欠陥に対するロバスト性について校正されている。 我々は様々な場面でnespofの能力を示す。

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