論文の概要: Benchmarking stereo reconstruction for 3D printable Martian terrain models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10364v1
- Date: Tue, 09 Jun 2026 03:24:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.288618
- Title: Benchmarking stereo reconstruction for 3D printable Martian terrain models
- Title(参考訳): 3次元プリント可能な火星地形モデルのベンチマークステレオ再構成
- Authors: Josephine Wang,
- Abstract要約: 火星探査機画像からプリント可能な3Dモデルを再構築することは、火星の地形が低テクスチュアで不規則で部分的に観察されているため困難である。
我々は、NASAのキュリオシティ画像から立体深度を推定し、幾何学を完成し、水密なOBJメッシュを輸出するパイプラインを評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reconstructing printable 3D models from Mars rover imagery is challenging because Martian terrain is low-texture, irregular, and partially observed. We evaluate a pipeline that estimates stereo depth from NASA Curiosity images, completes geometry, and exports watertight OBJ meshes. On Middlebury, RAFT-Stereo outperforms semi-global block matching (SGBM), reducing disparity MAE from 3.22px to 0.73px and increasing valid prediction coverage from 76.3% to 100.0%. On Curiosity imagery, however, RAFT's denser disparities show weaker edge alignment and higher photometric reprojection error, suggesting that benchmark accuracy does not directly transfer to Martian terrain reconstruction. Geometry completion demonstrates a tradeoff between local fidelity and global connectivity. We find that alpha shapes preserve accurate but fragmented structure, Poisson reconstruction produces more coherent meshes but adds unsupported surfaces, and a deterministic diffusion-fill baseline is intermediate but sensitive to stereo quality. Overall, standard stereo and completion methods can produce printable approximations of Martian terrain, but reliable reconstruction requires stronger domain-specific validation.
- Abstract(参考訳): 火星探査機画像からプリント可能な3Dモデルを再構築することは、火星の地形が低テクスチュアで不規則で部分的に観察されているため困難である。
我々は、NASAのキュリオシティ画像から立体深度を推定し、幾何学を完成し、水密なOBJメッシュを輸出するパイプラインを評価する。
ミドルベリーでは、RAFT-Stereoが半球ブロックマッチング(SGBM)を上回り、相違MAEを3.22pxから0.73pxに減らし、76.3%から100.0%に増加した。
しかし、キュリオシティの画像では、RAFTのより密度の低い格差は、エッジアライメントの弱さと、より高い光度再投射誤差を示し、ベンチマーク精度が火星の地形復元に直接移行しないことを示唆している。
幾何学的完備化は、局所的忠実度とグローバル接続性のトレードオフを示す。
アルファ形状は正確だが断片的な構造を保ち、ポアソン再構成はよりコヒーレントなメッシュを生成するが、不要な表面を追加し、決定論的拡散充填基線は中間的であるが立体的品質に敏感である。
全体として、標準的なステレオおよび補完法は、火星の地形の印刷可能な近似を生成することができるが、信頼性の高い再構成には、より強力なドメイン固有の検証が必要である。
関連論文リスト
- Unifying UAV Cross-View Geo-Localization via 3D Geometric Perception [51.687842983240564]
無人航空機(UAV)のクロスビューな地上局地化は、斜めのUAV画像と衛星地図との厳密な幾何学的相違により、いまだに困難である。
本稿では,3次元シーン形状を明示的にモデル化し,粗い位置認識ときめ細かなポーズ推定を統一する,幾何認識型UAV測位フレームワークを提案する。
提案手法は, 最先端のベースラインを著しく上回り, ロバストメータレベルのローカライゼーション精度を実現し, 複雑な都市環境における一般化を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-02T08:08:41Z) - REMAC: Reference-Based Martian Asymmetrical Image Compression [53.55260610604231]
本稿では、エンコーダからリソースリッチデコーダへ計算複雑性をシフトさせる参照ベースの火星非対称画像圧縮(REMAC)手法を提案する。
実験の結果,REMACは最先端の手法に比べてエンコーダの複雑さを43.51%削減し,BD-PSNRの0.2664dBを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-26T14:55:17Z) - Inpainting the Red Planet: Diffusion Models for the Reconstruction of Martian Environments in Virtual Reality [0.0]
訓練は、NASAのHiRISE調査から得られた12000個の火星高度マップで実施された。
非均一な再スケーリング戦略は、固定された128x128モデル解像度にリサイズする前に、複数のスケールにわたる地形の特徴をキャプチャする。
その結果,本手法は再建精度(RMSEでは4~15%)と知覚的類似性(LPIPSでは29~81%)において,元のデータより一貫して優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-16T15:02:05Z) - Stereovision Image Processing for Planetary Navigation Maps with Semi-Global Matching and Superpixel Segmentation [0.6610866298726173]
本稿では,SGM(Semi-Global Matching)とスーパーピクセルベースの精細化を用いて,ブロックアーチファクトを緩和し,紛失した詳細を復元する。
提案手法は3つのデータセットで評価され,結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-06T08:53:10Z) - Martian World Models: Controllable Video Synthesis with Physically Accurate 3D Reconstructions [116.56517155163716]
本研究では,実際のステレオナビゲーション画像から3次元火星環境を再構築するデータキュレーションパイプラインを提案する。
火星の地形ビデオジェネレータMarsGenは、データにエンコードされた3D構造と視覚的にリアルで幾何学的に整合した新しいビデオを合成する。
提案手法は、地上データセットで訓練された映像合成モデルより優れ、優れた視覚的忠実度と3次元構造整合性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-10T17:54:27Z) - M3Depth: Wavelet-Enhanced Depth Estimation on Mars via Mutual Boosting of Dual-Modal Data [16.951488779261343]
火星探査機に適した深度推定モデルであるM3Depthを提案する。
火星の地形のスムーズでスムーズなテクスチャを考えると,このモデルにはウェーブレット変換に基づく畳み込みカーネルが組み込まれている。
M3Depthは、深さ推定における他の最先端手法と比較して、深さ推定精度が16%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-20T10:13:00Z) - MonoGSDF: Exploring Monocular Geometric Cues for Gaussian Splatting-Guided Implicit Surface Reconstruction [86.87464903285208]
高品質な再構成のための神経信号距離場(SDF)とプリミティブを結合する新しい手法であるMonoGSDFを紹介する。
任意のスケールのシーンを扱うために,ロバストな一般化のためのスケーリング戦略を提案する。
実世界のデータセットの実験は、効率を保ちながら、以前の方法よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T20:07:07Z) - RaNeuS: Ray-adaptive Neural Surface Reconstruction [87.20343320266215]
微分可能放射場 eg NeRF を利用して、新しいビューレンダリングを生成するとともに、詳細な3次元表面を再構成する。
本研究では,SDFから放射場への射影を一様等間隔のアイコニカル正規化で定式化し,最適化することを考えると,光度重み付け係数を改良する。
提案する textitRaNeuS は,合成データと実データの両方で広く評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T07:54:25Z) - Mars Rover Localization Based on A2G Obstacle Distribution Pattern
Matching [0.0]
NASAのMars 2020ミッションでは、Ingenuityヘリコプターがローバーと共に運ばれる。
従来の画像マッチング手法は、有効な画像対応を得るのに苦労する。
画像に基づく岩盤検出と岩盤分布パターンマッチングを組み合わせたアルゴリズムを用いて、A2G画像対応を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T08:29:48Z) - Towards Robust Monocular Visual Odometry for Flying Robots on Planetary
Missions [49.79068659889639]
火星に着陸したばかりのIngenuityは、トラバーサビリティの影響を受けない新時代の探検の始まりとなるでしょう。
高速な光フロートラッキングを用いた高能率単分子オードメトリーアルゴリズムを提案する。
また、相対翻訳情報行列の主成分分析に基づいて、スケールドリフトの現在のリスクを推定する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-12T12:52:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。