論文の概要: Image-Plane Geometric Decoding for View-Invariant Indoor Scene Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25744v2
- Date: Mon, 27 Oct 2025 04:03:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.815499
- Title: Image-Plane Geometric Decoding for View-Invariant Indoor Scene Reconstruction
- Title（参考訳）: ビュー不変な屋内シーン再構成のための画像平面幾何デコーディング
- Authors: Mingyang Li, Yimeng Fan, Changsong Liu, Lixue Xu, Xin Wang, Yanyan Liu, Wei Zhang,
- Abstract要約: ボリュームベースの屋内シーン再構築手法は、より優れた一般化能力とリアルタイムな展開可能性を提供する。
既存の手法では、空間的位置を決定するのに弱い幾何学的制約として、マルチビューのバックプロジェクション線交叉に依存している。
本稿では,画素レベルの信頼度,アフィン補償モジュール,イメージプレーン空間デコーダの3つのコアコンポーネントからなる画像平面デコードフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.657247288761438
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Volume-based indoor scene reconstruction methods offer superior generalization capability and real-time deployment potential. However, existing methods rely on multi-view pixel back-projection ray intersections as weak geometric constraints to determine spatial positions. This dependence results in reconstruction quality being heavily influenced by input view density. Performance degrades in overlapping regions and unobserved areas.To address these limitations, we reduce dependency on inter-view geometric constraints by exploiting spatial information within individual views. We propose an image-plane decoding framework with three core components: Pixel-level Confidence Encoder, Affine Compensation Module, and Image-Plane Spatial Decoder. These modules decode three-dimensional structural information encoded in images through physical imaging processes. The framework effectively preserves spatial geometric features including edges, hollow structures, and complex textures. It significantly enhances view-invariant reconstruction.Experiments on indoor scene reconstruction datasets confirm superior reconstruction stability. Our method maintains nearly identical quality when view count reduces by 40%. It achieves a coefficient of variation of 0.24%, performance retention rate of 99.7%, and maximum performance drop of 0.42%. These results demonstrate that exploiting intra-view spatial information provides a robust solution for view-limited scenarios in practical applications.
- Abstract（参考訳）: ボリュームベースの屋内シーン再構築手法は、より優れた一般化能力とリアルタイムな展開可能性を提供する。
しかし、既存の手法は空間的位置を決定するのに弱い幾何学的制約としてマルチビュー・バックプロジェクション・レイの交叉に依存している。
この依存は、入力ビュー密度に大きく影響される再構成品質をもたらす。
これらの制約に対処するため、個々のビュー内の空間情報を活用することにより、ビュー間の幾何学的制約への依存を減らす。
本稿では,Pixelレベルの信頼度エンコーダ,アフィン補償モジュール,イメージプレーン空間デコーダの3つのコアコンポーネントからなる画像平面デコードフレームワークを提案する。
これらのモジュールは、物理的イメージングプロセスを通じて、画像に符号化された3次元構造情報をデコードする。
この枠組みは、エッジ、中空構造、複雑なテクスチャを含む空間幾何学的特徴を効果的に保存する。
室内シーン復元データセットの実験により, 良好な復元安定性が確認された。
本手法は,ビューカウントが40%削減された場合,ほぼ同じ品質を維持する。
変動係数は0.24%、性能保持率は99.7%、最大性能低下率は0.42%である。
これらの結果は、ビュー内空間情報を活用することで、実用的なアプリケーションにおけるビュー制限シナリオに対する堅牢なソリューションを提供することを示す。
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