論文の概要: A Survey of 3D Reconstruction with Event Cameras: From Event-based Geometry to Neural 3D Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08438v1
• Date: Tue, 13 May 2025 11:04:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.528816
• Title: A Survey of 3D Reconstruction with Event Cameras: From Event-based Geometry to Neural 3D Rendering
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いた3次元再構成に関するサーベイ:イベントベース形状からニューラル3次元レンダリングへ
• Authors: Chuanzhi Xu, Haoxian Zhou, Langyi Chen, Haodong Chen, Ying Zhou, Vera Chung, Qiang Qu,
• Abstract要約: イベントカメラは、ピクセルごとの明るさ変化を非同期にキャプチャする能力のために、3D再構成のための有望なセンサーとして登場した。 従来のフレームベースのカメラとは異なり、スパースで時間的に豊かなデータストリームを生成し、より正確な3D再構成を可能にする。 本調査は,イベント駆動型3次元再構築における総合的なリファレンスと今後の展開のロードマップとして機能することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.287975720585802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Event cameras have emerged as promising sensors for 3D reconstruction due to their ability to capture per-pixel brightness changes asynchronously. Unlike conventional frame-based cameras, they produce sparse and temporally rich data streams, which enable more accurate 3D reconstruction and open up the possibility of performing reconstruction in extreme environments such as high-speed motion, low light, or high dynamic range scenes. In this survey, we provide the first comprehensive review focused exclusively on 3D reconstruction using event cameras. The survey categorises existing works into three major types based on input modality - stereo, monocular, and multimodal systems, and further classifies them by reconstruction approach, including geometry-based, deep learning-based, and recent neural rendering techniques such as Neural Radiance Fields and 3D Gaussian Splatting. Methods with a similar research focus were organised chronologically into the most subdivided groups. We also summarise public datasets relevant to event-based 3D reconstruction. Finally, we highlight current research limitations in data availability, evaluation, representation, and dynamic scene handling, and outline promising future research directions. This survey aims to serve as a comprehensive reference and a roadmap for future developments in event-driven 3D reconstruction.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、ピクセルごとの明るさ変化を非同期にキャプチャする能力のために、3D再構成のための有望なセンサーとして登場した。 従来のフレームベースのカメラとは異なり、スパースで時間的に豊かなデータストリームを生成し、より正確な3D再構成を可能にし、高速な動きや低照度、高ダイナミックレンジのシーンなどの極端な環境で再構成を行う可能性を開放する。 本調査では,イベントカメラを用いた3次元再構成に焦点を当てた総合的なレビューを行った。 この調査は、既存の研究を入力モダリティ(ステレオ、モノクラー、マルチモーダルシステム)に基づく3つの主要なタイプに分類し、幾何ベース、ディープラーニングベース、ニューラルレイディアンスフィールドや3Dガウススプラッティングのような最近のニューラルネットワーク技術を含む再構築アプローチによってさらに分類する。 同様の研究に焦点を当てた手法は、時系列的に最も細分化されたグループに編成された。 また、イベントベースの3D再構成に関連する公開データセットを要約する。 最後に、データの可用性、評価、表現、動的シーンハンドリングにおける現在の研究の限界を強調し、将来的な研究の方向性を概説する。 本調査は,イベント駆動型3次元再構築における総合的なリファレンスと今後の展開のロードマップとして機能することを目的としている。

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