論文の概要: Spec-NeRF: Multi-spectral Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12987v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 16:17:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 16:42:56.777325
• Title: Spec-NeRF: Multi-spectral Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: Spec-NeRF:マルチスペクトルニューラル放射場
• Authors: Jiabao Li, Yuqi Li, Ciliang Sun, Chong Wang, Jinhui Xiang
• Abstract要約: 異なるフィルタでフィルタされたカラー画像の集合から,マルチスペクトルレーダランス場とスペクトル感度関数(SSF)を共同で再構成する多スペクトルニューラルレイダランス場(Spec-NeRF)を提案する。 合成シナリオと実シナリオの両方を対象とした実験により, フィルタされたRGB画像と学習可能なNeRF, SSFを併用することで, 高い忠実度と有望なスペクトル再構成が達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.242830798112855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Multi-spectral Neural Radiance Fields(Spec-NeRF) for jointly reconstructing a multispectral radiance field and spectral sensitivity functions(SSFs) of the camera from a set of color images filtered by different filters. The proposed method focuses on modeling the physical imaging process, and applies the estimated SSFs and radiance field to synthesize novel views of multispectral scenes. In this method, the data acquisition requires only a low-cost trichromatic camera and several off-the-shelf color filters, making it more practical than using specialized 3D scanning and spectral imaging equipment. Our experiments on both synthetic and real scenario datasets demonstrate that utilizing filtered RGB images with learnable NeRF and SSFs can achieve high fidelity and promising spectral reconstruction while retaining the inherent capability of NeRF to comprehend geometric structures. Code is available at https://github.com/CPREgroup/SpecNeRF-v2.
• Abstract（参考訳）: 異なるフィルタでフィルタされたカラー画像からカメラのマルチスペクトル放射場とスペクトル感度関数(ssfs)を共同で再構成するマルチスペクトルニューラル放射場(spec-nerf)を提案する。 提案手法は物理画像のモデリングに焦点をあて,推定したSSFと放射場を適用して,マルチスペクトルシーンの新たなビューを合成する。 この方法では、データ取得には低コストのトリクロマトリクスカメラといくつかのオフザシェルフカラーフィルタしか必要とせず、特殊な3Dスキャンやスペクトル撮像装置を使用するよりも実用的である。 解析可能なNeRFとSSFでフィルタしたRGB画像を利用することで、NeRFの固有能力を保ちながら、高い忠実度と有望なスペクトル再構成を実現できることを示す。 コードはhttps://github.com/cpregroup/specnerf-v2で入手できる。

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