論文の概要: Coloring the Past: Neural Historical Buildings Reconstruction from Archival Photography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17810v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 16:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 20:32:40.633918
• Title: Coloring the Past: Neural Historical Buildings Reconstruction from Archival Photography
• Title（参考訳）: 過去の色づけ: 歴史的建造物の古写真からの復元
• Authors: David Komorowicz and Lu Sang and Ferdinand Maiwald and Daniel Cremers
• Abstract要約: 本稿では, ボリュームレンダリング技術を用いて, 歴史的建造物の形状を復元する手法を提案する。 我々は,高密度点雲を幾何学的先行として利用し,カラー画像に制限のある建物の色を復元するために,色相の埋め込み損失を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.93897305312574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Historical buildings are a treasure and milestone of human cultural heritage. Reconstructing the 3D models of these building hold significant value. The rapid development of neural rendering methods makes it possible to recover the 3D shape only based on archival photographs. However, this task presents considerable challenges due to the limitations of such datasets. Historical photographs are often limited in number and the scenes in these photos might have altered over time. The radiometric quality of these images is also often sub-optimal. To address these challenges, we introduce an approach to reconstruct the geometry of historical buildings, employing volumetric rendering techniques. We leverage dense point clouds as a geometric prior and introduce a color appearance embedding loss to recover the color of the building given limited available color images. We aim for our work to spark increased interest and focus on preserving historical buildings. Thus, we also introduce a new historical dataset of the Hungarian National Theater, providing a new benchmark for the reconstruction method.
• Abstract（参考訳）: 歴史的建造物は人類の文化遺産の宝物である。 これらの建物の3dモデルの構築には大きな価値がある。 ニューラルレンダリング手法の急速な発展により、アーカイブ写真のみに基づいて3次元形状の復元が可能となった。 しかし、このようなデータセットの制限により、このタスクにはかなりの課題が生じる。 歴史的写真はしばしば数に制限があり、これらの写真のシーンは時間とともに変化した可能性がある。 これらの画像のラジオメトリック品質は、しばしば準最適である。 これらの課題に対処するために, ボリュームレンダリング技術を用いて, 歴史的建築物の形状を再構築する手法を提案する。 我々は,濃密な点雲を幾何学的先行として活用し,限られた色彩画像から建物の色を復元するために色覚埋め込み損失を導入する。 我々は、歴史的建造物の保存に注目し、関心を増すことを目指しています。 そこで我々は,ハンガリー国立劇場の新たな歴史的データセットを導入し,再建手法の新たなベンチマークを提供する。

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