論文の概要: DeblurGS: Gaussian Splatting for Camera Motion Blur

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11358v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 03:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 11:42:38.882856
• Title: DeblurGS: Gaussian Splatting for Camera Motion Blur
• Title（参考訳）: DeblurGS: カメラモーションブラーのためのガウシアンスプラッティング
• Authors: Jeongtaek Oh, Jaeyoung Chung, Dongwoo Lee, Kyoung Mu Lee,
• Abstract要約: 動きブル画像から鋭い3次元ガウススプラッティングを最適化するDeblurGSを提案する。 我々は,3次元ガウススプラッティングの顕著な再構成能力を活用して,きめ細かなシャープシーンを復元する。 提案手法は,6自由度カメラの動きをそれぞれのぼやけた観測のために推定し,それに対応するぼやけたレンダリングを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.13521168573883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although significant progress has been made in reconstructing sharp 3D scenes from motion-blurred images, a transition to real-world applications remains challenging. The primary obstacle stems from the severe blur which leads to inaccuracies in the acquisition of initial camera poses through Structure-from-Motion, a critical aspect often overlooked by previous approaches. To address this challenge, we propose DeblurGS, a method to optimize sharp 3D Gaussian Splatting from motion-blurred images, even with the noisy camera pose initialization. We restore a fine-grained sharp scene by leveraging the remarkable reconstruction capability of 3D Gaussian Splatting. Our approach estimates the 6-Degree-of-Freedom camera motion for each blurry observation and synthesizes corresponding blurry renderings for the optimization process. Furthermore, we propose Gaussian Densification Annealing strategy to prevent the generation of inaccurate Gaussians at erroneous locations during the early training stages when camera motion is still imprecise. Comprehensive experiments demonstrate that our DeblurGS achieves state-of-the-art performance in deblurring and novel view synthesis for real-world and synthetic benchmark datasets, as well as field-captured blurry smartphone videos.
• Abstract（参考訳）: モーションブルー画像からシャープな3Dシーンを再構築する大きな進歩があったが、現実のアプリケーションへの移行は依然として困難である。 主な障害は、初期カメラの取得における不正確な原因となる激しいぼやけ(Structure-from-Motion)である。 この課題に対処するために、ノイズの多いカメラが初期化している場合でも、モーションブル画像からシャープな3次元ガウススプラッティングを最適化するDeblurGSを提案する。 我々は,3次元ガウススプラッティングの顕著な再構成能力を活用して,きめ細かなシャープシーンを復元する。 提案手法は,6自由度カメラの動きを各ぼやけた観測のために推定し,その最適化プロセスのために対応するぼやけたレンダリングを合成する。 さらに,カメラの動作が不正確である初期訓練段階において,不正確なガウシアンの発生を防止するため,ガウシアンデンシフィケーションアニーリング戦略を提案する。 我々のDeblurGSは、実世界と合成ベンチマークのデータセット、およびフィールドキャプチャーされたスマートフォンビデオに対して、デブロアリングと新しいビュー合成において最先端のパフォーマンスを達成することを、総合的な実験で実証している。

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