論文の概要: Reconstructing Satellites in 3D from Amateur Telescope Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18394v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 03:13:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 14:56:28.762658
- Title: Reconstructing Satellites in 3D from Amateur Telescope Images
- Title（参考訳）: アマチュア望遠鏡画像による3次元衛星の再構成
- Authors: Zhiming Chang, Boyang Liu, Yifei Xia, Youming Guo, Boxin Shi, He Sun,
- Abstract要約: 本稿では、小型アマチュア望遠鏡で撮影した映像を利用して、低地球軌道上の衛星の3次元再構成のための枠組みを提案する。
これらの望遠鏡から得られたビデオデータは、激しい動きのぼかし、大気の乱流、広汎な背景光汚染、焦点距離の延長、観測視点の制約など、標準的な3D再構成作業のデータと大きく異なる。
我々は,中国の宇宙ステーションの合成データセットと実際の観測データを用いて,地上観測から3次元空間オブジェクトを再構築する既存の手法に対する大きな優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.20773507571372
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes a framework for the 3D reconstruction of satellites in low-Earth orbit, utilizing videos captured by small amateur telescopes. The video data obtained from these telescopes differ significantly from data for standard 3D reconstruction tasks, characterized by intense motion blur, atmospheric turbulence, pervasive background light pollution, extended focal length and constrained observational perspectives. To address these challenges, our approach begins with a comprehensive pre-processing workflow that encompasses deep learning-based image restoration, feature point extraction and camera pose initialization. We proceed with the application of an improved 3D Gaussian splatting algorithm for reconstructing the 3D model. Our technique supports simultaneous 3D Gaussian training and pose estimation, enabling the robust generation of intricate 3D point clouds from sparse, noisy data. The procedure is further bolstered by a post-editing phase designed to eliminate noise points inconsistent with our prior knowledge of a satellite's geometric constraints. We validate our approach using both synthetic datasets and actual observations of China's Space Station, showcasing its significant advantages over existing methods in reconstructing 3D space objects from ground-based observations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、小型アマチュア望遠鏡で撮影した映像を利用して、低地球軌道上の衛星の3次元再構成のための枠組みを提案する。
これらの望遠鏡から得られたビデオデータは、激しい動きのぼかし、大気の乱流、広汎な背景光汚染、焦点距離の延長、観測視点の制約など、標準的な3D再構成作業のデータと大きく異なる。
これらの課題に対処するために、我々はディープラーニングに基づく画像復元、特徴点抽出、カメラポーズの初期化を含む包括的な事前処理ワークフローから始める。
本稿では, 3次元モデル再構築のための改良された3次元ガウススプレイティングアルゴリズムの適用を続行する。
本手法は3次元ガウス訓練とポーズ推定を同時に行うことをサポートし, 疎度でノイズの多いデータから複雑な3次元点雲のロバストな生成を可能にする。
この手順は、衛星の幾何的制約に関するこれまでの知識と矛盾するノイズを除去するために設計された後編集フェーズによってさらに強化される。
我々は,中国の宇宙ステーションの合成データセットと実際の観測データを用いて,地上観測から3次元空間オブジェクトを再構築する既存の手法に対する大きな優位性を示す。
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