論文の概要: CasualHDRSplat: Robust High Dynamic Range 3D Gaussian Splatting from Casually Captured Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17728v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 16:42:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.469315
• Title: CasualHDRSplat: Robust High Dynamic Range 3D Gaussian Splatting from Casually Captured Videos
• Title（参考訳）: カジュアルHDRSplat:カジュアルビデオからのロバスト高ダイナミックレンジ3Dガウススプラッティング
• Authors: Shucheng Gong, Lingzhe Zhao, Wenpu Li, Hong Xie, Yin Zhang, Shiyu Zhao, Peidong Liu,
• Abstract要約: ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)や3Dスプレイティング(3DGS)などの多視点画像からのフォトリアリスティックな新しいビューレンダリングは、優れた性能のために広く注目を集めている。 textbfSplatには、連続時間軌跡制約を撮像プロセスに適用する、統一的な微分可能な物理イメージングモデルが含まれている。 実験により、我々の手法はロバスト性と品質の点で既存の手法よりも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）: 15.52886867095313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, photo-realistic novel view synthesis from multi-view images, such as neural radiance field (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS), have garnered widespread attention due to their superior performance. However, most works rely on low dynamic range (LDR) images, which limits the capturing of richer scene details. Some prior works have focused on high dynamic range (HDR) scene reconstruction, typically require capturing of multi-view sharp images with different exposure times at fixed camera positions during exposure times, which is time-consuming and challenging in practice. For a more flexible data acquisition, we propose a one-stage method: \textbf{CasualHDRSplat} to easily and robustly reconstruct the 3D HDR scene from casually captured videos with auto-exposure enabled, even in the presence of severe motion blur and varying unknown exposure time. \textbf{CasualHDRSplat} contains a unified differentiable physical imaging model which first applies continuous-time trajectory constraint to imaging process so that we can jointly optimize exposure time, camera response function (CRF), camera poses, and sharp 3D HDR scene. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms existing methods in terms of robustness and rendering quality. Our source code will be available at https://github.com/WU-CVGL/CasualHDRSplat
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルレイディアンス・フィールド(NeRF)や3次元ガウス・スプラッティング(3DGS)などの多視点画像からのフォトリアリスティックな視点合成が注目されている。 しかし、ほとんどの作品は、よりリッチなシーンの詳細のキャプチャを制限する低ダイナミックレンジ(LDR)画像に依存している。 初期の作品では、高ダイナミックレンジ(HDR)シーンの再構成に重点を置いており、通常、露光時間に固定されたカメラ位置で露光時間が異なるマルチビューのシャープな画像を撮影する必要がある。 よりフレキシブルなデータ取得のために、我々は1段階の手法を提案する: \textbf{CasualHDRSplat} は、激しい動きのぼけや未知の露出時間があっても、カジュアルにキャプチャされたビデオから3D HDRシーンを自動露光で容易に、かつ頑健に再構成する。 画像処理に連続時間軌道制約を適用し、露光時間、カメラ応答関数(CRF)、カメラポーズ、シャープな3次元HDRシーンを共同で最適化できるようにする。 大規模な実験により、我々の手法はロバスト性やレンダリング品質の点で既存の手法よりも優れていることが示された。 ソースコードはhttps://github.com/WU-CVGL/CasualHDRSplatで公開されます。

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