論文の概要: ESR-NeRF: Emissive Source Reconstruction Using LDR Multi-view Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15707v2
- Date: Fri, 7 Jun 2024 01:20:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 19:18:14.443834
- Title: ESR-NeRF: Emissive Source Reconstruction Using LDR Multi-view Images
- Title（参考訳）: ESR-NeRF:LDR多視点画像を用いた音源再構成
- Authors: Jinseo Jeong, Junseo Koo, Qimeng Zhang, Gunhee Kim,
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを学習可能な関数として活用し,レイトレーシング場を表現する新しいアプローチであるESR-NeRFを提案する。
提案手法は,DTUデータセット上の低CD測定値を達成するため,送信源のないシーンに適用性も拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.56816355944334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing NeRF-based inverse rendering methods suppose that scenes are exclusively illuminated by distant light sources, neglecting the potential influence of emissive sources within a scene. In this work, we confront this limitation using LDR multi-view images captured with emissive sources turned on and off. Two key issues must be addressed: 1) ambiguity arising from the limited dynamic range along with unknown lighting details, and 2) the expensive computational cost in volume rendering to backtrace the paths leading to final object colors. We present a novel approach, ESR-NeRF, leveraging neural networks as learnable functions to represent ray-traced fields. By training networks to satisfy light transport segments, we regulate outgoing radiances, progressively identifying emissive sources while being aware of reflection areas. The results on scenes encompassing emissive sources with various properties demonstrate the superiority of ESR-NeRF in qualitative and quantitative ways. Our approach also extends its applicability to the scenes devoid of emissive sources, achieving lower CD metrics on the DTU dataset.
- Abstract（参考訳）: 既存のNeRFベースの逆レンダリング手法では、シーンは遠方の光源によってのみ照らされ、シーン内の放射源の影響を無視する。
本研究では,LDRマルチビュー画像に送信源をオン/オフにすることで,この制限に直面している。
2つの重要な問題に対処する必要がある。
1)未知の光の詳細とともに、限られたダイナミックレンジから生じるあいまいさ
2) 最終的な物体色に繋がる経路を後付けするために, ボリュームレンダリングの高価な計算コストがかかる。
本稿では,ニューラルネットワークを学習可能な関数として活用し,レイトレーシング場を表現する新しいアプローチであるESR-NeRFを提案する。
光輸送セグメントを満たすためにネットワークを訓練することにより、放射源を徐々に特定し、反射領域を認識しながら、発信する放射光を規制する。
その結果,ESR-NeRFの質的・定量的な優位性が示された。
提案手法は,DTUデータセット上の低CD測定値を達成するため,送信源のないシーンに適用性も拡張する。
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