論文の概要: WaterHE-NeRF: Water-ray Tracing Neural Radiance Fields for Underwater Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06946v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 02:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 17:35:53.166822
• Title: WaterHE-NeRF: Water-ray Tracing Neural Radiance Fields for Underwater Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: WaterHE-NeRF:水中環境復元のための水線トレーシングニューラルレーダ
• Authors: Jingchun Zhou and Tianyu Liang and Zongxin He and Dehuan Zhang and Weishi Zhang and Xianping Fu and Chongyi Li
• Abstract要約: 本研究では,3次元空間における色,密度,照度減衰を正確にエンコードするRetinex理論による新しい水線トレーシング場を開発する。 WaterHE-NeRFは、その発光減衰機構を通じて、劣化画像と鮮明な多視点画像の両方を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.97339828684483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) technology demonstrates immense potential in novel viewpoint synthesis tasks, due to its physics-based volumetric rendering process, which is particularly promising in underwater scenes. Addressing the limitations of existing underwater NeRF methods in handling light attenuation caused by the water medium and the lack of real Ground Truth (GT) supervision, this study proposes WaterHE-NeRF. We develop a new water-ray tracing field by Retinex theory that precisely encodes color, density, and illuminance attenuation in three-dimensional space. WaterHE-NeRF, through its illuminance attenuation mechanism, generates both degraded and clear multi-view images and optimizes image restoration by combining reconstruction loss with Wasserstein distance. Additionally, the use of histogram equalization (HE) as pseudo-GT enhances the network's accuracy in preserving original details and color distribution. Extensive experiments on real underwater datasets and synthetic datasets validate the effectiveness of WaterHE-NeRF. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: neural radiance field (nerf) 技術は、特に水中場面で有望な物理ベースのボリュームレンダリングプロセスにより、新しい視点合成タスクにおいて大きな可能性を証明している。 水媒体による光減衰対策における既存の水中NeRF手法の限界と実地真実(GT)監督の欠如に対処するため,本研究ではWaterHE-NeRFを提案する。 本研究では,3次元空間における色,密度,照度減衰を正確にエンコードするRetinex理論による新しい水線トレーシング場を開発する。 WaterHE-NeRFは、その輝度減衰機構を通じて、劣化した多視点画像とクリアな多視点画像の両方を生成し、再構成損失とワッサーシュタイン距離を組み合わせて画像復元を最適化する。 さらに、擬似GTとしてヒストグラム等化(HE)を用いることで、元の詳細と色分布を保存する際のネットワークの精度が向上する。 実際の水中データセットと合成データセットに関する広範な実験は、ウォーターヘナーフの有効性を検証する。 私たちのコードは公開されます。

関連論文リスト

• Underwater Image Enhancement using Generative Adversarial Networks: A Survey [1.2582887633807602]
  ジェネレーティブ・Adversarial Networks (GAN) は水中写真を強化する強力なツールとして登場した。 GANは、海洋生物学や生態系モニタリング、サンゴ礁の健康評価、水中考古学、自律型水中車両(AUV)ナビゲーションなど、現実世界の応用に応用されている。 本稿では,物理・物理フリーモデルからCNNベースモデル,最先端のGANベース手法に至るまで,水中画像強調への主要なアプローチについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T06:41:19Z)
• U2NeRF: Unsupervised Underwater Image Restoration and Neural Radiance Fields [20.30434798359958]
  マルチビュー幾何学に基づく新しいビューのレンダリングと復元を同時に行うトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるUnsupervised Underwater Neural Radiance Field U2NeRFを提案する。 我々は,12の水中シーンからなる水中ビュー合成UVSデータセットを,合成生成データと実世界のデータの両方を含む形でリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T08:02:28Z)
• Taming Latent Diffusion Model for Neural Radiance Field Inpainting [63.297262813285265]
  ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は多視点画像からの3次元再構成の表現である。 本研究では,シーンごとのカスタマイズによる拡散モデルの傾向の緩和と,マスキングトレーニングによるテクスチャシフトの緩和を提案する。 我々のフレームワークは、様々な現実世界のシーンに最先端のNeRF塗装結果をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T17:59:57Z)
• Physics-Inspired Synthesized Underwater Image Dataset [9.117162374919715]
  PHISWIDは、物理にインスパイアされた画像合成による水中画像処理の強化に適したデータセットである。 我々のデータセットは水中画像処理の発展に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T10:23:10Z)
• Ternary-Type Opacity and Hybrid Odometry for RGB NeRF-SLAM [58.736472371951955]
  表面を交差する光線上の点を3つの領域(前・前・後・後)に分類する3成分式不透明度モデルを導入する。 これにより、より正確な深度のレンダリングが可能となり、画像ワープ技術の性能が向上する。 TTとHOの統合アプローチは,合成および実世界のデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T18:03:17Z)
• Aleth-NeRF: Illumination Adaptive NeRF with Concealing Field Assumption [65.96818069005145]
  照明効果を考慮した「コンシーリング場」の概念を導入する。 暗黒のシナリオでは、物体の放出は標準的な照明レベルを維持するが、レンダリング中に空気を横切ると減衰する。 評価のために、難解な照明条件下で得られた総合的な多視点データセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T16:24:09Z)
• Learning Heavily-Degraded Prior for Underwater Object Detection [59.5084433933765]
  本稿では、検出器フレンドリーな画像から、転送可能な事前知識を求める。 これは、検出器フレンドリー(DFUI)と水中画像の高度に劣化した領域が、特徴分布のギャップがあることを統計的に観察したものである。 高速かつパラメータの少ない本手法は変圧器型検出器よりも優れた性能を保っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T12:32:46Z)
• WaterNeRF: Neural Radiance Fields for Underwater Scenes [6.161668246821327]
  我々は、物理インフォームド深度推定と色補正を可能にするために、ニューラルレイディアンス場(NeRF)の最先端技術を進めた。 提案手法であるWaterNeRFは,水中画像形成のための物理モデルを用いてパラメータを推定する。 劣化した画像と修正された水中画像と、シーンの深い深さの新たなビューを作成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T00:53:26Z)
• NeRF-SR: High-Quality Neural Radiance Fields using Super-Sampling [82.99453001445478]
  主に低分解能(LR)入力を用いた高分解能(HR)新規ビュー合成のソリューションであるNeRF-SRを提案する。 提案手法は,多層パーセプトロンを用いて各点密度と色を予測するニューラルレージアンス場(NeRF)上に構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T07:33:47Z)
• Underwater Image Restoration via Contrastive Learning and a Real-world Dataset [59.35766392100753]
  本稿では,教師なし画像から画像への翻訳フレームワークに基づく水中画像復元手法を提案する。 提案手法は, 生画像と復元画像の相互情報を最大化するために, コントラスト学習と生成敵ネットワークを利用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-20T16:06:26Z)
• Wavelength-based Attributed Deep Neural Network for Underwater Image Restoration [9.378355457555319]
  本稿では,色チャネルの移動範囲に基づいて,適切な受容場サイズ(コンテキスト)を付与することで,大幅な性能向上が期待できることを示す。 第2の新規性として、学習したマルチコンテキスト特徴を適応的に洗練するための注意的スキップ機構を組み込んだ。 提案するフレームワークはDeep WaveNetと呼ばれ、従来のピクセル単位で機能ベースのコスト関数を使って最適化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T06:47:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。