論文の概要: Inverse Rendering for High-Genus 3D Surface Meshes from Multi-view Images with Persistent Homology Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12155v1
- Date: Sat, 17 Jan 2026 20:06:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.488937
- Title: Inverse Rendering for High-Genus 3D Surface Meshes from Multi-view Images with Persistent Homology Priors
- Title（参考訳）: 多視点画像からの高次3次元表面メッシュの逆レンダリング
- Authors: Xiang Gao, Xinmu Wang, Yuanpeng Liu, Yue Wang, Junqi Huang, Wei Chen, Xianfeng Gu,
- Abstract要約: 画像から3Dオブジェクトを再構成することは、本質的には幾何学、外観、トポロジーの曖昧さによる不適切な問題である。
本稿では,これらの曖昧さを解決するためにトポロジ的制約を活用する新しい戦略である,永続的ホモロジー先行と協調レンダリングを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.227213428407673
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reconstructing 3D objects from images is inherently an ill-posed problem due to ambiguities in geometry, appearance, and topology. This paper introduces collaborative inverse rendering with persistent homology priors, a novel strategy that leverages topological constraints to resolve these ambiguities. By incorporating priors that capture critical features such as tunnel loops and handle loops, our approach directly addresses the difficulty of reconstructing high-genus surfaces. The collaboration between photometric consistency from multi-view images and homology-based guidance enables recovery of complex high-genus geometry while circumventing catastrophic failures such as collapsing tunnels or losing high-genus structure. Instead of neural networks, our method relies on gradient-based optimization within a mesh-based inverse rendering framework to highlight the role of topological priors. Experimental results show that incorporating persistent homology priors leads to lower Chamfer Distance (CD) and higher Volume IoU compared to state-of-the-art mesh-based methods, demonstrating improved geometric accuracy and robustness against topological failure.
- Abstract（参考訳）: 画像から3Dオブジェクトを再構成することは、本質的には幾何学、外観、トポロジーの曖昧さによる不適切な問題である。
本稿では,これらの曖昧さを解決するためにトポロジ的制約を活用する新しい戦略である,永続的ホモロジー先行と協調的逆レンダリングを導入する。
トンネルループやハンドリングループなどの重要な特徴を捉えた先行情報を組み込むことで,高次表面の再構築の難しさに直接対処する。
多視点画像からの光度一貫性とホモロジーに基づくガイダンスの協調により、複雑な高次幾何学の回復が可能となり、トンネル崩壊や高次構造喪失といった破滅的な失敗を回避できる。
ニューラルネットワークの代わりに、メッシュベースの逆レンダリングフレームワーク内での勾配に基づく最適化に頼り、トポロジ的先行性の役割を強調する。
実験結果から, 持続的ホモロジーを組み込むことで, トポロジ的故障に対する精度の向上とロバスト性を実証し, 最先端メッシュ法と比較して, チャンファー距離 (CD) が低く, ボリュームIoUが高いことが示唆された。
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