論文の概要: Reconstructing Satellites in 3D from Amateur Telescope Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18394v3
- Date: Sun, 13 Apr 2025 09:08:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 16:45:41.332211
- 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,ハイブリッド画像前処理パイプラインを統合することで,障害を克服する新しい計算イメージングフレームワークを提案する。
我々は,中国の江東宇宙ステーションと国際宇宙ステーションの合成衛星データセットとオンスキー観測の両方にアプローチを検証した。
我々のフレームワークは地球からの高忠実度3D衛星監視を可能にし、宇宙状況認識のためのコスト効率の良い代替手段を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.20773507571372
- License:
- Abstract: Monitoring space objects is crucial for space situational awareness, yet reconstructing 3D satellite models from ground-based telescope images is challenging due to atmospheric turbulence, long observation distances, limited viewpoints, and low signal-to-noise ratios. In this paper, we propose a novel computational imaging framework that overcomes these obstacles by integrating a hybrid image pre-processing pipeline with a joint pose estimation and 3D reconstruction module based on controlled Gaussian Splatting (GS) and Branch-and-Bound (BnB) search. We validate our approach on both synthetic satellite datasets and on-sky observations of China's Tiangong Space Station and the International Space Station, achieving robust 3D reconstructions of low-Earth orbit satellites from ground-based data. Quantitative evaluations using SSIM, PSNR, LPIPS, and Chamfer Distance demonstrate that our method outperforms state-of-the-art NeRF-based approaches, and ablation studies confirm the critical role of each component. Our framework enables high-fidelity 3D satellite monitoring from Earth, offering a cost-effective alternative for space situational awareness. Project page: https://ai4scientificimaging.org/ReconstructingSatellites
- Abstract（参考訳）: 宇宙オブジェクトの監視は、宇宙の状況認識に不可欠であるが、地上の望遠鏡画像から3次元衛星モデルを再構成することは、大気の乱流、長い観測距離、限られた視点、低信号対雑音比のために困難である。
本稿では,ハイブリッド画像前処理パイプラインと協調ポーズ推定と3次元再構成モジュールを統合し,ガウス・スティング(GS)とブランチ・アンド・バウンド(BnB)の探索を併用することで,これらの障害を克服する新しい計算イメージングフレームワークを提案する。
我々は,中国の江東宇宙ステーションと国際宇宙ステーションの合成衛星データセットとオンスキー観測の両方にアプローチを検証し,地上データから低地球軌道衛星の堅牢な3次元再構成を実現した。
SSIM, PSNR, LPIPS, およびChamfer Distanceを用いた定量的評価では, 提案手法は最先端のNeRFベースのアプローチよりも優れており, アブレーション研究により各コンポーネントの臨界的役割が確認されている。
我々のフレームワークは地球からの高忠実度3D衛星監視を可能にし、宇宙状況認識のためのコスト効率の良い代替手段を提供する。
プロジェクトページ:https://ai4scientificimaging.org/ReconstructingSatellites
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