論文の概要: Reconstructing Satellites in 3D from Amateur Telescope Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18394v2
- Date: Mon, 25 Nov 2024 08:47:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:23:34.004135
- 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, Weimin Bai, 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。
本研究では,高忠実度3次元モデル再構成を実現するために,SfM(Structure from Motion)アプローチと改良された3次元ガウススプレイティングアルゴリズムを適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.850623200702394
- License:
- 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 apply a customized Structure from Motion (SfM) approach, followed by an improved 3D Gaussian splatting algorithm, to achieve high-fidelity 3D model reconstruction. 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 on synthetic datasets and actual observations of China's Space Station and International 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。
本研究では,高忠実度3次元モデル再構成を実現するために,SfM(Structure from Motion)アプローチと改良された3次元ガウススプレイティングアルゴリズムを適用した。
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と国際宇宙ステーションの合成データセットと実際の観測結果に対する我々のアプローチを検証し、地上からの観測から3D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利点を示した。
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