論文の概要: Thermal-NeRF: Neural Radiance Fields from an Infrared Camera
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10340v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 14:27:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 16:51:41.554173
- Title: Thermal-NeRF: Neural Radiance Fields from an Infrared Camera
- Title（参考訳）: 熱-NeRF:赤外線カメラからのニューラル放射場
- Authors: Tianxiang Ye, Qi Wu, Junyuan Deng, Guoqing Liu, Liu Liu, Songpengcheng Xia, Liang Pang, Wenxian Yu, Ling Pei,
- Abstract要約: 本研究では,IR画像のみからNeRFの形でボリュームシーン表現を推定する最初の方法であるTherial-NeRFを紹介する。
本研究では,既存の方法よりも優れた品質が得られることを示すため,広範囲な実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.58060552299745
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, Neural Radiance Fields (NeRFs) have demonstrated significant potential in encoding highly-detailed 3D geometry and environmental appearance, positioning themselves as a promising alternative to traditional explicit representation for 3D scene reconstruction. However, the predominant reliance on RGB imaging presupposes ideal lighting conditions: a premise frequently unmet in robotic applications plagued by poor lighting or visual obstructions. This limitation overlooks the capabilities of infrared (IR) cameras, which excel in low-light detection and present a robust alternative under such adverse scenarios. To tackle these issues, we introduce Thermal-NeRF, the first method that estimates a volumetric scene representation in the form of a NeRF solely from IR imaging. By leveraging a thermal mapping and structural thermal constraint derived from the thermal characteristics of IR imaging, our method showcasing unparalleled proficiency in recovering NeRFs in visually degraded scenes where RGB-based methods fall short. We conduct extensive experiments to demonstrate that Thermal-NeRF can achieve superior quality compared to existing methods. Furthermore, we contribute a dataset for IR-based NeRF applications, paving the way for future research in IR NeRF reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 近年、Neural Radiance Fields (NeRFs) は、高度に詳細化された3次元形状と環境の外観を符号化する大きな可能性を示しており、従来の3次元シーン再構成の明示的な表現の代替として、自らを有望な存在と位置づけている。
しかし、RGBイメージングに大きく依存していることは、理想的な照明条件を前提としている。
この制限は赤外線(IR)カメラの能力を見落とし、低照度検出に優れ、そのような悪条件下では堅牢な代替手段を提供する。
これらの問題に対処するために、IRイメージングのみからNeRFの形でボリュームシーン表現を推定する最初の方法であるTherial-NeRFを導入する。
赤外線画像の熱的特性から得られた熱マッピングと構造的熱的制約を利用して,RGBをベースとした手法が不足する視覚劣化シーンにおいて,NeRFを回復する際の非並列的習熟度を示す。
本研究では,既存の方法よりも優れた品質が得られることを示すため,広範囲な実験を行った。
さらに、IRベースのNeRFアプリケーションのためのデータセットをコントリビュートし、IR NeRF再構築における今後の研究の道を開く。
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