論文の概要: Matching-Free Depth Recovery from Structured Light

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07113v2
• Date: Wed, 25 Jun 2025 07:47:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 14:36:55.175777
• Title: Matching-Free Depth Recovery from Structured Light
• Title（参考訳）: 構造光からのマッチング不要深度回復
• Authors: Zhuohang Yu, Kai Wang, Kun Huang, Juyong Zhang,
• Abstract要約: 単分子構造光系から得られた画像を用いた深度推定のための新しい手法を提案する。 画像マッチングに依存する多くの既存手法とは対照的に,本手法では,シーン形状を表すために密度ボクセル格子を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.260041793871647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel approach for depth estimation using images obtained from monocular structured light systems. In contrast to many existing methods that depend on image matching, our technique employs a density voxel grid to represent scene geometry. This grid is trained through self-supervised differentiable volume rendering. Our method leverages color fields derived from the projected patterns in structured light systems during the rendering process, facilitating the isolated optimization of the geometry field. This innovative approach leads to faster convergence and high-quality results. Additionally, we integrate normalized device coordinates (NDC), a distortion loss, and a distinctive surface-based color loss to enhance geometric fidelity. Experimental results demonstrate that our method outperforms current matching-based techniques in terms of geometric performance in few-shot scenarios, achieving an approximately 30% reduction in average estimated depth errors for both synthetic scenes and real-world captured scenes. Moreover, our approach allows for rapid training, being approximately three times faster than previous matching-free methods that utilize implicit representations.
• Abstract（参考訳）: 単分子構造光系から得られた画像を用いた深度推定のための新しい手法を提案する。 画像マッチングに依存する多くの既存手法とは対照的に,本手法では密度ボクセル格子を用いてシーン形状を表現している。 このグリッドは、自己教師付き微分可能なボリュームレンダリングによって訓練される。 本手法は、描画過程における構造光系の投影パターンから導出される色場を利用して、幾何学的場の孤立最適化を容易にする。 この革新的なアプローチは、より高速な収束と高品質な結果をもたらす。 さらに、正規化デバイス座標(NDC)、歪み損失、表面色損失を統合して幾何学的忠実度を高める。 実験結果から,本手法は,合成シーンと実世界の撮影シーンの両方において,推定深度誤差を約30%低減し,幾何的性能の点で現在のマッチング手法よりも優れることが示された。 さらに,提案手法は,暗黙の表現を利用する従来のマッチングフリー手法の約3倍の高速な学習を可能にする。

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