論文の概要: Towards 3D Vision with Low-Cost Single-Photon Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17801v2
• Date: Fri, 29 Mar 2024 18:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 11:22:19.204664
• Title: Towards 3D Vision with Low-Cost Single-Photon Cameras
• Title（参考訳）: 低コスト単光子カメラによる3次元視覚の実現に向けて
• Authors: Fangzhou Mu, Carter Sifferman, Sacha Jungerman, Yiquan Li, Mark Han, Michael Gleicher, Mohit Gupta, Yin Li,
• Abstract要約: 小型で省エネで低コストな単光子カメラによる計測に基づいて,任意のランベルト物体の3次元形状を再構成する手法を提案する。 我々の研究は、画像ベースモデリングとアクティブレンジスキャンの関連性を引き合いに出し、単光子カメラによる3Dビジョンに向けた一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.711165102559438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a method for reconstructing 3D shape of arbitrary Lambertian objects based on measurements by miniature, energy-efficient, low-cost single-photon cameras. These cameras, operating as time resolved image sensors, illuminate the scene with a very fast pulse of diffuse light and record the shape of that pulse as it returns back from the scene at a high temporal resolution. We propose to model this image formation process, account for its non-idealities, and adapt neural rendering to reconstruct 3D geometry from a set of spatially distributed sensors with known poses. We show that our approach can successfully recover complex 3D shapes from simulated data. We further demonstrate 3D object reconstruction from real-world captures, utilizing measurements from a commodity proximity sensor. Our work draws a connection between image-based modeling and active range scanning and is a step towards 3D vision with single-photon cameras.
• Abstract（参考訳）: 小型で省エネで低コストな単光子カメラによる計測に基づいて,任意のランベルト物体の3次元形状を再構成する手法を提案する。 時間分解画像センサーとして機能するこれらのカメラは、非常に速い拡散光のパルスでシーンを照らし、高い時間分解能でシーンから戻ると、そのパルスの形状を記録する。 本稿では、この画像形成過程をモデル化し、その非理想性を考慮し、ニューラルレンダリングを適用して、空間分布センサの集合を既知のポーズで再構成することを提案する。 シミュレーションデータから複雑な3次元形状を復元できることを示す。 さらに,コモディティ近接センサを用いて,実世界の撮影から3次元オブジェクトを復元する手法を実証した。 我々の研究は、画像ベースモデリングとアクティブレンジスキャンの関連性を引き合いに出し、単光子カメラによる3Dビジョンに向けた一歩である。

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