Fugu-MT 論文翻訳(概要): MVSBoost: An Efficient Point Cloud-based 3D Reconstruction

論文の概要: MVSBoost: An Efficient Point Cloud-based 3D Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13515v2
Date: Thu, 18 Jul 2024 16:34:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 20:22:33.559557
Title: MVSBoost: An Efficient Point Cloud-based 3D Reconstruction
Title（参考訳）: MVSBoost: 効率的なポイントクラウドベースの3D再構成
Authors: Umair Haroon, Ahmad AlMughrabi, Ricardo Marques, Petia Radeva,
Abstract要約: 拡張現実や仮想現実、医用画像、映画特殊効果など、様々な応用において、効率的で正確な3D再構成が不可欠である。従来のMulti-View Stereo (MVS) システムはこれらのアプリケーションには基本的だが、暗黙の3次元シーンモデリングは複雑なトポロジや連続面を扱う新しい可能性をもたらした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.282795945742752
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Efficient and accurate 3D reconstruction is crucial for various applications, including augmented and virtual reality, medical imaging, and cinematic special effects. While traditional Multi-View Stereo (MVS) systems have been fundamental in these applications, using neural implicit fields in implicit 3D scene modeling has introduced new possibilities for handling complex topologies and continuous surfaces. However, neural implicit fields often suffer from computational inefficiencies, overfitting, and heavy reliance on data quality, limiting their practical use. This paper presents an enhanced MVS framework that integrates multi-view 360-degree imagery with robust camera pose estimation via Structure from Motion (SfM) and advanced image processing for point cloud densification, mesh reconstruction, and texturing. Our approach significantly improves upon traditional MVS methods, offering superior accuracy and precision as validated using Chamfer distance metrics on the Realistic Synthetic 360 dataset. The developed MVS technique enhances the detail and clarity of 3D reconstructions and demonstrates superior computational efficiency and robustness in complex scene reconstruction, effectively handling occlusions and varying viewpoints. These improvements suggest that our MVS framework can compete with and potentially exceed current state-of-the-art neural implicit field methods, especially in scenarios requiring real-time processing and scalability.
Abstract（参考訳）: 拡張現実や仮想現実、医用画像、映画特殊効果など、様々な応用において、効率的で正確な3D再構成が不可欠である。従来のMulti-View Stereo(MVS)システムはこれらのアプリケーションでは基本的だが、暗黙の3次元シーンモデリングでニューラルな暗黙の場を使用することで、複雑なトポロジや連続した表面を扱う新たな可能性が導入されている。しかし、ニューラルな暗黙のフィールドは、しばしば計算の非効率さ、過度な適合、データ品質への強い依存に悩まされ、その実用性は制限される。本稿では、マルチビュー360度画像と、Structure from Motion (SfM)によるロバストカメラポーズ推定と、点雲の密度化、メッシュ再構成、テクスチャ化のための高度な画像処理を統合したMVSフレームワークを提案する。提案手法は従来の MVS 手法を大幅に改善し,リアルタイム合成360 データセット上での Chamfer 距離測定を用いて,精度と精度が向上した。開発したMVS技術は、3次元再構成の細部と明度を高め、複雑なシーン再構成において優れた計算効率とロバスト性を示し、オクルージョンと様々な視点を効果的に扱う。これらの改善は、MVSフレームワークが、特にリアルタイム処理とスケーラビリティを必要とするシナリオにおいて、現在の最先端のニューラル暗黙のフィールドメソッドと競合し、さらに超える可能性があることを示唆している。

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