論文の概要: USB-NeRF: Unrolling Shutter Bundle Adjusted Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02687v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 22:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 10:30:16.613351
• Title: USB-NeRF: Unrolling Shutter Bundle Adjusted Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: USB-NeRF: シャッターバンドル調整ニューラルラジアンスフィールドの展開
• Authors: Moyang Li, Peng Wang, Lingzhe Zhao, Bangyan Liao and Peidong Liu
• Abstract要約: ニューラルラジアンスフィールド(USB-NeRF)のアンローリングシャッターバンドルについて提案する。 USB-NeRFは、回転シャッター歪みを補正し、NeRFの枠組みの下で同時に正確なカメラモーション軌跡を復元することができる。 我々のアルゴリズムは、RS画像のシーケンスから高忠実度高フレームレートのグローバルシャッタービデオの復元にも利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.671858441929298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) has received much attention recently due to its impressive capability to represent 3D scene and synthesize novel view images. Existing works usually assume that the input images are captured by a global shutter camera. Thus, rolling shutter (RS) images cannot be trivially applied to an off-the-shelf NeRF algorithm for novel view synthesis. Rolling shutter effect would also affect the accuracy of the camera pose estimation (e.g. via COLMAP), which further prevents the success of NeRF algorithm with RS images. In this paper, we propose Unrolling Shutter Bundle Adjusted Neural Radiance Fields (USB-NeRF). USB-NeRF is able to correct rolling shutter distortions and recover accurate camera motion trajectory simultaneously under the framework of NeRF, by modeling the physical image formation process of a RS camera. Experimental results demonstrate that USB-NeRF achieves better performance compared to prior works, in terms of RS effect removal, novel view image synthesis as well as camera motion estimation. Furthermore, our algorithm can also be used to recover high-fidelity high frame-rate global shutter video from a sequence of RS images.
• Abstract（参考訳）: neural radiance fields (nerf)は、3dシーンを表現し、新しいビューイメージを合成する素晴らしい能力により、近年注目を集めている。 既存の作業は通常、入力画像がグローバルシャッターカメラによってキャプチャされると仮定する。 したがって、ローリングシャッター(RS)画像は、新規なビュー合成のための既製のNeRFアルゴリズムに自明に適用できない。 ローリングシャッター効果はカメラポーズ推定の精度にも影響し(例えばCOLMAP)、RS画像によるNeRFアルゴリズムの成功をさらに防ぐことができる。 本稿では,USB-NeRF(Unrolling Shutter Bundle Adjusted Neural Radiance Fields)を提案する。 USB-NeRFは、RSカメラの物理的画像形成過程をモデル化することにより、回転シャッター歪みを補正し、NeRFの枠組みの下で同時に正確なカメラ運動軌跡を復元することができる。 実験結果から, RS効果除去, 新規視像合成, カメラモーション推定の両面で, USB-NeRFは従来よりも優れた性能を示した。 さらに,我々のアルゴリズムは,RS画像から高忠実度高フレームレートグローバルシャッター映像の復元にも利用できる。

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