論文の概要: 360Recon: An Accurate Reconstruction Method Based on Depth Fusion from 360 Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19102v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 12:30:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:10.864250
• Title: 360Recon: An Accurate Reconstruction Method Based on Depth Fusion from 360 Images
• Title（参考訳）: 360Recon:360画像からの深部融合に基づく高精度再構成手法
• Authors: Zhongmiao Yan, Qi Wu, Songpengcheng Xia, Junyuan Deng, Xiang Mu, Renbiao Jin, Ling Pei,
• Abstract要約: 360度画像は、従来のピンホールカメラに比べてはるかに広い視野を提供する。 これにより、VR、AR、および関連分野のアプリケーションにとって重要である。 ERP画像のための革新的MVSアルゴリズムである360Reconを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.564434148892362
• License:
• Abstract: 360-degree images offer a significantly wider field of view compared to traditional pinhole cameras, enabling sparse sampling and dense 3D reconstruction in low-texture environments. This makes them crucial for applications in VR, AR, and related fields. However, the inherent distortion caused by the wide field of view affects feature extraction and matching, leading to geometric consistency issues in subsequent multi-view reconstruction. In this work, we propose 360Recon, an innovative MVS algorithm for ERP images. The proposed spherical feature extraction module effectively mitigates distortion effects, and by combining the constructed 3D cost volume with multi-scale enhanced features from ERP images, our approach achieves high-precision scene reconstruction while preserving local geometric consistency. Experimental results demonstrate that 360Recon achieves state-of-the-art performance and high efficiency in depth estimation and 3D reconstruction on existing public panoramic reconstruction datasets.
• Abstract（参考訳）: 360度画像は、従来のピンホールカメラに比べてはるかに広い視野を提供し、低テクスチャ環境でスパースサンプリングと密集した3D再構成を可能にする。 これにより、VR、AR、および関連分野のアプリケーションにとって重要である。 しかし、広い視野で生じる固有の歪みは特徴抽出とマッチングに影響し、その後の多視点再構成における幾何的整合性の問題を引き起こす。 本研究では,ERP画像のための新しいMVSアルゴリズムである360Reconを提案する。 提案する球面特徴抽出モジュールは、歪み効果を効果的に軽減し、構築された3次元コストボリュームとERP画像からのマルチスケール拡張特徴を組み合わせることにより、局所的な幾何的整合性を維持しながら高精度なシーン再構成を実現する。 実験結果から,360Reconは既存のパノラマ画像再構成データセット上で,最先端性能と深度推定の高効率化,および3次元再構成を実現することが示された。

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