論文の概要: ThermalNeRF: Thermal Radiance Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15337v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 02:51:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 16:20:28.014034
- Title: ThermalNeRF: Thermal Radiance Fields
- Title（参考訳）: ThermalNeRF:熱放射場
- Authors: Yvette Y. Lin, Xin-Yi Pan, Sara Fridovich-Keil, Gordon Wetzstein,
- Abstract要約: LWIRとRGB画像の集合からシーン再構築のための統一的なフレームワークを提案する。
我々は、前処理のステップとして、RGBと赤外線カメラを互いに調整する。
提案手法は,RGBや熱チャネルに隠された物体を視覚的に除去すると共に,超高分解能な熱分解能を有することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.881758519242155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Thermal imaging has a variety of applications, from agricultural monitoring to building inspection to imaging under poor visibility, such as in low light, fog, and rain. However, reconstructing thermal scenes in 3D presents several challenges due to the comparatively lower resolution and limited features present in long-wave infrared (LWIR) images. To overcome these challenges, we propose a unified framework for scene reconstruction from a set of LWIR and RGB images, using a multispectral radiance field to represent a scene viewed by both visible and infrared cameras, thus leveraging information across both spectra. We calibrate the RGB and infrared cameras with respect to each other, as a preprocessing step using a simple calibration target. We demonstrate our method on real-world sets of RGB and LWIR photographs captured from a handheld thermal camera, showing the effectiveness of our method at scene representation across the visible and infrared spectra. We show that our method is capable of thermal super-resolution, as well as visually removing obstacles to reveal objects that are occluded in either the RGB or thermal channels. Please see https://yvette256.github.io/thermalnerf for video results as well as our code and dataset release.
- Abstract（参考訳）: 熱イメージングには、農業の監視から建築検査、低照度、霧、雨などの視認性に乏しい撮影まで、様々な応用がある。
しかし,3次元のサーマルシーンの再構成は,比較的解像度が低く,長波長赤外(LWIR)画像に現れる特徴が限られているため,いくつかの課題が生じる。
これらの課題を克服するために,LWIRとRGB画像の集合からのシーン再構成のための統一フレームワークを提案する。
簡単なキャリブレーションターゲットを用いた前処理ステップとして,RGBと赤外線カメラを相互に校正する。
携帯型サーマルカメラから撮影した実世界のRGBおよびLWIR写真に対して,本手法の有効性を実証し,可視・赤外線スペクトルのシーン表現における本手法の有効性を示した。
提案手法は,RGBや熱チャネルに隠された物体を視覚的に除去するだけでなく,超高分解能な熱分解能を有することを示す。
ビデオ結果とコードとデータセットのリリースについては、https://yvette256.github.io/thermalnerfをご覧ください。
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