論文の概要: Diffusion Denoised Hyperspectral Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21890v2
• Date: Fri, 07 Nov 2025 00:23:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 14:53:49.429236
• Title: Diffusion Denoised Hyperspectral Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: Diffusion Denoized Hyperspectral Gaussian Splatting (特集 日射・日射・日射・日射・日射・日射・日射・日射・日射・日射・日射
• Authors: Sunil Kumar Narayanan, Lingjun Zhao, Lu Gan, Yongsheng Chen,
• Abstract要約: ハイパースペクトルシーンの暗黙的なニューラル表現を作成するために、3次元再構成法が用いられている。 拡散分解型ハイパースペクトル撮影法(DD-HGS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.486860334986394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral imaging (HSI) has been widely used in agricultural applications for non-destructive estimation of plant nutrient composition and precise determination of nutritional elements of samples. Recently, 3D reconstruction methods have been used to create implicit neural representations of HSI scenes, which can help localize the target object's nutrient composition spatially and spectrally. Neural Radiance Field (NeRF) is a cutting-edge implicit representation that can be used to render hyperspectral channel compositions of each spatial location from any viewing direction. However, it faces limitations in training time and rendering speed. In this paper, we propose Diffusion-Denoised Hyperspectral Gaussian Splatting (DD-HGS), which enhances the state-of-the-art 3D Gaussian Splatting (3DGS) method with wavelength-aware spherical harmonics, a Kullback-Leibler divergence-based spectral loss, and a diffusion-based denoiser to enable 3D explicit reconstruction of hyperspectral scenes across the full spectral range. We present extensive evaluations on diverse real-world hyperspectral scenes from the Hyper-NeRF dataset to show the effectiveness of DD-HGS. The results demonstrate that DD-HGS achieves new state-of-the-art performance among previously published methods. Project page: https://dragonpg2000.github.io/DDHGS-website/
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、植物栄養成分の非破壊的推定や試料の栄養成分の正確な測定に農業用途で広く用いられている。 近年,HSIシーンを暗黙的に表現するために3次元再構成法が用いられている。 ニューラル・ラジアンス・フィールド(Neural Radiance Field、NeRF)は、近縁の暗黙の表現であり、任意の方向から各空間位置のハイパースペクトルチャネル組成を描画するのに使用できる。 しかし、トレーニング時間とレンダリング速度の制限に直面している。 本稿では,波長対応球面高調波を用いた3Dガウス3DGS法,Kullback-Leibler分散スペクトル損失を用いた拡散分解型ハイパースペクトル・ガウス3DGS法,および全スペクトル領域にわたるハイパースペクトルシーンの3D明示的再構成を可能にする拡散分解型デノイザを提案する。 DD-HGSの有効性を示すために,Hyper-NeRFデータセットからの多様な実世界のハイパースペクトルシーンについて広範な評価を行った。 その結果,DD-HGSはこれまでに公表された手法の中で,新たな最先端性能を実現することがわかった。 プロジェクトページ: https://dragonpg2000.github.io/DDHGS-website/

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