論文の概要: Neural 3D Reconstruction of Planetary Surfaces from Descent-Phase Wide-Angle Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13235v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 19:06:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.262046
• Title: Neural 3D Reconstruction of Planetary Surfaces from Descent-Phase Wide-Angle Imagery
• Title（参考訳）: Descence-Phaseワイドアングル画像からの惑星表面のニューラル3次元再構成
• Authors: Melonie de Almeida, George Brydon, Divya M. Persaud, John H. Williamson, Paul Henderson,
• Abstract要約: 本稿では,惑星降下イメージングのための最新の神経再構成法について紹介する。 我々は,強烈な先行性を提供する明示的な神経高野表現を取り入れた新しいアプローチを開発する。 高忠実な月と火星の地形上での擬似降下系列の実験は、提案手法が空間被覆を増大させることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.951239817915668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital elevation modeling of planetary surfaces is essential for studying past and ongoing geological processes. Wide-angle imagery acquired during spacecraft descent promises to offer a low-cost option for high-resolution terrain reconstruction. However, accurate 3D reconstruction from such imagery is challenging due to strong radial distortion and limited parallax from vertically descending, predominantly nadir-facing cameras. Conventional multi-view stereo exhibits limited depth range and reduced fidelity under these conditions and also lacks domain-specific priors. We present the first study of modern neural reconstruction methods for planetary descent imaging. We also develop a novel approach that incorporates an explicit neural height field representation, which provides a strong prior since planetary surfaces are generally continuous, smooth, solid, and free from floating objects. This study demonstrates that neural approaches offer a strong and competitive alternative to traditional multi-view stereo (MVS) methods. Experiments on simulated descent sequences over high-fidelity lunar and Mars terrains demonstrate that the proposed approach achieves increased spatial coverage while maintaining satisfactory estimation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 惑星表面のデジタル標高モデリングは、過去および進行中の地質過程を研究するために不可欠である。 宇宙船降下時に得られた広角画像は、高解像度の地形復元に低コストの選択肢を提供すると約束している。 しかし、この画像からの正確な3D再構成は、強い放射歪みと、主にナディア面カメラの垂直下降による視差の制限により困難である。 従来のマルチビューステレオは、これらの条件下では限界深度範囲と忠実度が減少し、ドメイン固有の先行性も欠如している。 本稿では,惑星降下イメージングのための最新の神経再構成法について紹介する。 我々はまた、惑星表面が一般に連続し、滑らかで、浮動小天体から解放されるため、より強い先行性を提供する、明示的な神経高度場表現を取り入れた新しいアプローチも開発している。 この研究は、ニューラルアプローチが従来のマルチビューステレオ(MVS)手法に対して強力で競争力のある代替手段を提供することを示した。 高忠実な月と火星の地形上での擬似降下系列の実験により,提案手法は良好な推定精度を維持しつつ,空間被覆を増大させることを示した。

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