Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hyperspectral Neural Radiance Fields

論文の概要: Hyperspectral Neural Radiance Fields

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14839v1
Date: Thu, 21 Mar 2024 21:18:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 19:06:46.532718
Title: Hyperspectral Neural Radiance Fields
Title（参考訳）: ハイパースペクトル神経放射場
Authors: Gerry Chen, Sunil Kumar Narayanan, Thomas Gautier Ottou, Benjamin Missaoui, Harsh Muriki, Cédric Pradalier, Yongsheng Chen,
Abstract要約: ニューラルラジアンス場(NeRF)を用いたハイパースペクトル3次元再構成を提案する。 NeRFは、様々なカメラモデルによって捉えられたシーンの高品質なボリューム3D表現を作ることで広く成功している。提案手法により,高速かつ高精度な3次元ハイパースペクトルシーンの創出が可能となった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.485829401765521
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hyperspectral Imagery (HSI) has been used in many applications to non-destructively determine the material and/or chemical compositions of samples. There is growing interest in creating 3D hyperspectral reconstructions, which could provide both spatial and spectral information while also mitigating common HSI challenges such as non-Lambertian surfaces and translucent objects. However, traditional 3D reconstruction with HSI is difficult due to technological limitations of hyperspectral cameras. In recent years, Neural Radiance Fields (NeRFs) have seen widespread success in creating high quality volumetric 3D representations of scenes captured by a variety of camera models. Leveraging recent advances in NeRFs, we propose computing a hyperspectral 3D reconstruction in which every point in space and view direction is characterized by wavelength-dependent radiance and transmittance spectra. To evaluate our approach, a dataset containing nearly 2000 hyperspectral images across 8 scenes and 2 cameras was collected. We perform comparisons against traditional RGB NeRF baselines and apply ablation testing with alternative spectra representations. Finally, we demonstrate the potential of hyperspectral NeRFs for hyperspectral super-resolution and imaging sensor simulation. We show that our hyperspectral NeRF approach enables creating fast, accurate volumetric 3D hyperspectral scenes and enables several new applications and areas for future study.
Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)は、試料の材料および/または化学組成を非破壊的に決定する多くの用途で使用されている。空間情報とスペクトル情報の両方を提供するとともに、非ランベルト面や半透明物体のような一般的なHSI課題を緩和する3次元ハイパースペクトル再構成への関心が高まっている。しかし,HSIを用いた従来の3次元再構成はハイパースペクトルカメラの技術的限界のため困難である。近年、Neural Radiance Fields (NeRF) は、様々なカメラモデルによって撮影されるシーンの高品質なボリューム3D表現の作成に広く成功している。近年のNeRFの進歩を生かして、空間と視野方向のすべての点が波長依存性の放射光と透過スペクトルによって特徴づけられる超スペクトル3次元再構成の計算を提案する。このアプローチを評価するために,8つのシーンと2つのカメラに2000近いハイパースペクトル画像を含むデータセットを収集した。我々は従来のRGB NeRFベースラインとの比較を行い、代替スペクトル表現を用いたアブレーション試験を適用した。最後に,ハイパースペクトル超解像・撮像センサシミュレーションにおけるハイパースペクトルNeRFの可能性を示す。提案手法により,高速かつ高精度な3次元ハイパースペクトルシーンの創出が可能となり,新たな応用と今後の研究領域の実現が期待できる。

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