論文の概要: Gaussian Splatting on the Move: Blur and Rolling Shutter Compensation for Natural Camera Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13327v3
- Date: Wed, 17 Jul 2024 07:50:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 22:29:24.677173
- Title: Gaussian Splatting on the Move: Blur and Rolling Shutter Compensation for Natural Camera Motion
- Title（参考訳）: 移動体上のガウススティング:自然カメラ運動に対するブラーと転がりシャッター補償
- Authors: Otto Seiskari, Jerry Ylilammi, Valtteri Kaatrasalo, Pekka Rantalankila, Matias Turkulainen, Juho Kannala, Esa Rahtu, Arno Solin,
- Abstract要約: 本稿では,カメラの動きに適応し,手持ち映像データを用いた高品質なシーン再構成を実現する手法を提案する。
合成データと実データの両方を用いて、既存の手法よりもカメラの動きを軽減できる性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.54868552979793
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: High-quality scene reconstruction and novel view synthesis based on Gaussian Splatting (3DGS) typically require steady, high-quality photographs, often impractical to capture with handheld cameras. We present a method that adapts to camera motion and allows high-quality scene reconstruction with handheld video data suffering from motion blur and rolling shutter distortion. Our approach is based on detailed modelling of the physical image formation process and utilizes velocities estimated using visual-inertial odometry (VIO). Camera poses are considered non-static during the exposure time of a single image frame and camera poses are further optimized in the reconstruction process. We formulate a differentiable rendering pipeline that leverages screen space approximation to efficiently incorporate rolling-shutter and motion blur effects into the 3DGS framework. Our results with both synthetic and real data demonstrate superior performance in mitigating camera motion over existing methods, thereby advancing 3DGS in naturalistic settings.
- Abstract（参考訳）: 高品質なシーン再構成とガウススティング(3DGS)に基づく新しいビュー合成は、通常、安定して高品質な写真を必要とするが、ハンドヘルドカメラで撮影するには実用的ではない。
本稿では,カメラの動きに適応し,動きのぼやけやローリングシャッター歪みに苦しむハンドヘルド映像データによる高品質なシーン再構成を実現する手法を提案する。
本手法は,物理画像形成過程の詳細なモデリングに基づいて,視覚慣性オドメトリー(VIO)を用いて推定した速度を利用する。
カメラポーズは、単一の画像フレームの露光時間中に非静的と見なされ、カメラポーズは再構築プロセスにおいてさらに最適化される。
スクリーン空間近似を利用して、3DGSフレームワークにローリングシャッターとモーションブラー効果を効率よく組み込む、微分可能なレンダリングパイプラインを定式化する。
合成データと実データの両方を用いて,既存の手法よりもカメラの動きを軽減し,自然条件下での3DGSを推し進めた。
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