論文の概要: Scene 3-D Reconstruction System in Scattering Medium

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09005v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 14:55:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 21:38:46.263495
• Title: Scene 3-D Reconstruction System in Scattering Medium
• Title（参考訳）: 散乱媒質中のシーン3次元再構成システム
• Authors: Zhuoyifan Zhang, Lu Zhang, Liang Wang, Haoming Wu
• Abstract要約: 既存の水中3D再構築システムは、大規模な訓練時間や低効率といった課題に直面している。 本稿では,これらの課題に対処し,高速で高品質な3次元再構成を実現するため,水中3次元再構成システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.044356059297595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The research on neural radiance fields for new view synthesis has experienced explosive growth with the development of new models and extensions. The NERF algorithm, suitable for underwater scenes or scattering media, is also evolving. Existing underwater 3D reconstruction systems still face challenges such as extensive training time and low rendering efficiency. This paper proposes an improved underwater 3D reconstruction system to address these issues and achieve rapid, high-quality 3D reconstruction.To begin with, we enhance underwater videos captured by a monocular camera to correct the poor image quality caused by the physical properties of the water medium while ensuring consistency in enhancement across adjacent frames. Subsequently, we perform keyframe selection on the video frames to optimize resource utilization and eliminate the impact of dynamic objects on the reconstruction results. The selected keyframes, after pose estimation using COLMAP, undergo a three-dimensional reconstruction improvement process using neural radiance fields based on multi-resolution hash coding for model construction and rendering.
• Abstract（参考訳）: 新しいビュー合成のための神経放射場の研究は、新しいモデルや拡張の開発で爆発的な成長を経験した。 水中のシーンや散乱媒体に適したNERFアルゴリズムも進化している。 既存の水中3D再構築システムは、訓練時間やレンダリング効率の低下といった課題に直面している。 本稿では,これらの課題に対処し,高速かつ高品質な3d再構成を実現するための改良型水中3d再構成システムを提案する。まず,単眼カメラで撮影された水中映像を改良し,隣接するフレーム間の拡張の一貫性を確保しつつ,水媒体の物性に起因する画質の悪さを補正する。 その後,映像フレーム上でキーフレーム選択を行い,資源利用を最適化し,動的オブジェクトの復元結果への影響を解消する。 選択されたキーフレームは、colmapを用いたポーズ推定の後、モデル構築とレンダリングのためのマルチレゾリューションハッシュ符号化に基づいて、ニューラルネットワークを用いた3次元再構成改善プロセスを行う。

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