論文の概要: LLGS: Unsupervised Gaussian Splatting for Image Enhancement and Reconstruction in Pure Dark Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18640v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 13:05:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:43.051409
• Title: LLGS: Unsupervised Gaussian Splatting for Image Enhancement and Reconstruction in Pure Dark Environment
• Title（参考訳）: LLGS:純暗環境における画像強調と再構成のための教師なしガウススティング
• Authors: Haoran Wang, Jingwei Huang, Lu Yang, Tianchen Deng, Gaojing Zhang, Mingrui Li,
• Abstract要約: 本稿では3次元ガウス散乱に基づく教師なし多視点立体視システムを提案する。 本システムは、シーンを再構成しながら、低照度環境における画像の高精細化を目的としている。 実世界のデータセットを用いて行った実験により、我々のシステムは低照度化と3次元ガウススプラッティングの両方において最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.85235185556243
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has shown remarkable capabilities in novel view rendering tasks and exhibits significant potential for multi-view optimization.However, the original 3D Gaussian Splatting lacks color representation for inputs in low-light environments. Simply using enhanced images as inputs would lead to issues with multi-view consistency, and current single-view enhancement systems rely on pre-trained data, lacking scene generalization. These problems limit the application of 3D Gaussian Splatting in low-light conditions in the field of robotics, including high-fidelity modeling and feature matching. To address these challenges, we propose an unsupervised multi-view stereoscopic system based on Gaussian Splatting, called Low-Light Gaussian Splatting (LLGS). This system aims to enhance images in low-light environments while reconstructing the scene. Our method introduces a decomposable Gaussian representation called M-Color, which separately characterizes color information for targeted enhancement. Furthermore, we propose an unsupervised optimization method with zero-knowledge priors, using direction-based enhancement to ensure multi-view consistency. Experiments conducted on real-world datasets demonstrate that our system outperforms state-of-the-art methods in both low-light enhancement and 3D Gaussian Splatting.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splattingは、新しいビューレンダリングタスクにおいて顕著な機能を示し、マルチビュー最適化の可能性を示しているが、オリジナルの3D Gaussian Splattingは、低照度環境での入力の色表現に欠ける。 インプットとして拡張イメージを使用することで、マルチビュー一貫性の問題が発生し、現在のシングルビュー拡張システムは、シーンの一般化に欠ける事前トレーニングされたデータに依存している。 これらの問題は、高忠実度モデリングや特徴マッチングを含むロボット工学の分野における低照度条件における3次元ガウススプラッティングの適用を制限する。 これらの課題に対処するために、低光ガウス散乱(LLGS)と呼ばれるガウス散乱に基づく教師なし多視点立体視システムを提案する。 本システムは、シーンを再構成しながら、低照度環境における画像の高精細化を目的としている。 M-Colorと呼ばれる分解可能なガウス表現を導入し、ターゲットエンハンスメントのための色情報を別々に特徴付ける。 さらに,複数ビューの整合性を確保するために,方向に基づく拡張を用いたゼロ知識を用いた教師なし最適化手法を提案する。 実世界のデータセットを用いて行った実験により、我々のシステムは低照度化と3次元ガウススプラッティングの両方において最先端の手法より優れていることが示された。

関連論文リスト

• GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering [83.69136534797686]
  GUS-IRは、粗く光沢のある表面を特徴とする複雑なシーンの逆レンダリング問題に対処するために設計された新しいフレームワークである。 本稿では、逆レンダリング、フォワードシェーディング、遅延シェーディングに広く使われている2つの顕著なシェーディング技術を分析し、比較することから始める。 両手法の利点を組み合わせた統合シェーディングソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T01:51:05Z)
• PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting [54.7468067660037]
  PF3platは、設計選択を検証した包括的なアブレーション研究によってサポートされた、すべてのベンチマークに新しい最先端を設定します。 本フレームワークは,3DGSの高速,スケーラビリティ,高品質な3D再構成とビュー合成機能を活用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:28:15Z)
• MCGS: Multiview Consistency Enhancement for Sparse-View 3D Gaussian Radiance Fields [73.49548565633123]
  3Dガウシアンによって表現される放射場は、高いトレーニング効率と高速レンダリングの両方を提供する、新しいビューの合成に優れている。 既存の手法では、高密度推定ネットワークからの奥行き先を組み込むことが多いが、入力画像に固有の多視点一貫性を見落としている。 本稿では,3次元ガウス・スプレイティング(MCGS)に基づくビュー・フレームワークを提案し,スパークス・インプット・ビューからシーンを再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T08:39:05Z)
• GaRField++: Reinforced Gaussian Radiance Fields for Large-Scale 3D Scene Reconstruction [1.7624442706463355]
  本稿では,3次元ガウススプラッティングに基づく大規模シーン再構築のための新しい枠組みを提案する(3DGS)。 スケーラビリティ問題に対処するため,大規模シーンを複数のセルに分割し,各セルの候補ポイントクラウドとカメラビューとを相関させる。 本研究では,大規模シーン再構成の最先端手法よりも連続的に高忠実度レンダリング結果を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T13:43:31Z)
• Gaussian in the Dark: Real-Time View Synthesis From Inconsistent Dark Images Using Gaussian Splatting [23.94465817405213]
  3次元ガウススプラッティングは、一貫したマルチビューイメージを入力として、驚くべき新しいビューを合成することができる。 しかし、暗い環境で撮影された画像は、かなりの明るさの変化と多視点の不整合を示す可能性がある。 ゴーストやフローターのアーティファクトを使わずに高品質なレンダリングを実現するガウシアンDKを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T08:05:09Z)
• WE-GS: An In-the-wild Efficient 3D Gaussian Representation for Unconstrained Photo Collections [8.261637198675151]
  制約のない写真コレクションからの新規ビュー合成(NVS)は、コンピュータグラフィックスでは困難である。 写真コレクションからのシーン再構築のための効率的なポイントベース微分可能レンダリングフレームワークを提案する。 提案手法は、新しいビューのレンダリング品質と、高収束・レンダリング速度の外観合成において、既存のアプローチよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T15:17:37Z)
• FreeSplat: Generalizable 3D Gaussian Splatting Towards Free-View Synthesis of Indoor Scenes [50.534213038479926]
  FreeSplatは、長いシーケンス入力から自由視点合成まで、幾何学的に一貫した3Dシーンを再構築することができる。 ビュー数に関係なく、広いビュー範囲にわたる堅牢なビュー合成を実現するための、シンプルで効果的なフリービュートレーニング戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T08:40:14Z)
• HO-Gaussian: Hybrid Optimization of 3D Gaussian Splatting for Urban Scenes [24.227745405760697]
  本稿では,グリッドベースボリュームと3DGSパイプラインを組み合わせたHO-Gaussianというハイブリッド最適化手法を提案する。 広範に使用されている自律走行データセットの結果から,HO-Gaussianはマルチカメラ都市データセット上でリアルタイムに写真リアリスティックレンダリングを実現することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T07:58:21Z)
• Scaffold-GS: Structured 3D Gaussians for View-Adaptive Rendering [71.44349029439944]
  最近の3次元ガウス散乱法は、最先端のレンダリング品質と速度を達成している。 局所的な3Dガウス分布にアンカーポイントを用いるScaffold-GSを導入する。 提案手法は,高品質なレンダリングを実現しつつ,冗長なガウスを効果的に削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T17:58:57Z)
• GS-IR: 3D Gaussian Splatting for Inverse Rendering [71.14234327414086]
  3次元ガウス散乱(GS)に基づく新しい逆レンダリング手法GS-IRを提案する。 我々は、未知の照明条件下で撮影された多視点画像からシーン形状、表面物質、環境照明を推定するために、新しいビュー合成のための最高のパフォーマンス表現であるGSを拡張した。 フレキシブルかつ表現力のあるGS表現は、高速かつコンパクトな幾何再構成、フォトリアリスティックな新規ビュー合成、有効物理ベースレンダリングを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T02:35:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。