論文の概要: Seeing through Light and Darkness: Sensor-Physics Grounded Deblurring HDR NeRF from Single-Exposure Images and Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15475v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 21:25:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.418602
• Title: Seeing through Light and Darkness: Sensor-Physics Grounded Deblurring HDR NeRF from Single-Exposure Images and Events
• Title（参考訳）: 光と暗さを通して見る:単一露光画像と事象からのセンサ・物理学的グラウンドドブロアリングHDR NeRF
• Authors: Yunshan Qi, Lin Zhu, Nan Bao, Yifan Zhao, Jia Li,
• Abstract要約: 野生でよく見られる低ダイナミックレンジ(LDR)ぼかし画像からの新たなビュー合成は、極端な照明条件下での高ダイナミックレンジ(ブルー)と鋭い3D表現の回復に苦慮している。 単一露光でぼやけたLDR画像とそれに対応するイベントから、鋭いHDRノウハウを合成するための統合されたセンサ物理接地型NeRF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）: 18.72024188845033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel view synthesis from low dynamic range (LDR) blurry images, which are common in the wild, struggles to recover high dynamic range (HDR) and sharp 3D representations in extreme lighting conditions. Although existing methods employ event data to address this issue, they ignore the sensor-physics mismatches between the camera output and physical world radiance, resulting in suboptimal HDR and deblurring results. To cope with this problem, we propose a unified sensor-physics grounded NeRF framework for sharp HDR novel view synthesis from single-exposure blurry LDR images and corresponding events. We employ NeRF to directly represent the actual radiance of the 3D scene in the HDR domain and model raw HDR scene rays hitting the sensor pixels as in the physical world. A pixel-wise RGB mapping field is introduced to align the above rendered pixel values with the sensor-recorded LDR pixel values of the input images. A novel event mapping field is also designed to bridge the physical scene dynamics and actual event sensor output. The two mapping fields are jointly optimized with the NeRF network, leveraging the spatial and temporal dynamic information in events to enhance the sharp HDR 3D representation learning. Experiments on the collected and public datasets demonstrate that our method can achieve state-of-the-art deblurring HDR novel view synthesis results with single-exposure blurry LDR images and corresponding events.
• Abstract（参考訳）: 野生でよく見られる低ダイナミックレンジ(LDR)ぼかし画像からの新たなビュー合成は、極端な照明条件下での高ダイナミックレンジ(HDR)と鋭い3D表現の回復に苦慮している。 既存の方法ではイベントデータを用いてこの問題に対処するが、カメラ出力と物理世界放射のセンサー物理ミスマッチを無視し、準最適HDRと劣化の結果をもたらす。 この問題に対処するために,単一露光のぼやけたLDR画像とそれに対応するイベントから,鋭いHDRノウハウを合成するための統合されたセンサ物理接地型NeRFフレームワークを提案する。 我々は、HDR領域における3Dシーンの実際の放射率を直接表現するためにNeRFを使用し、物理的世界と同様にセンサー画素に衝突する生のHDRシーンをモデル化する。 上記の描画された画素値と入力画像のセンサ記録されたLDR画素値とを整合させるために、画素単位のRGBマッピングフィールドを導入する。 物理的なシーンダイナミクスと実際のイベントセンサ出力をブリッジする、新しいイベントマッピングフィールドも設計されている。 2つのマッピングフィールドはNeRFネットワークと共同で最適化され、イベントにおける空間的および時間的動的情報を活用して、鋭いHDR 3D表現学習を強化する。 収集および公開データセットを用いた実験により, 単一露光でぼやけたLDR画像とそれに対応するイベントを用いて, 最先端の劣化したHDR新規ビュー合成結果が得られた。

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