論文の概要: Scene-Adaptive Nonlinear Tone Curves for Pseudo Ground-Truth Generation in Low-Light 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11841v1
• Date: Wed, 10 Jun 2026 09:20:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.384974
• Title: Scene-Adaptive Nonlinear Tone Curves for Pseudo Ground-Truth Generation in Low-Light 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 低光3次元ガウス平板における擬似地勢発生のためのシーン適応非線形トーン曲線
• Authors: Mingzhe Lyu, Jinqiang Cui, Hong Zhang,
• Abstract要約: 暗いマルチビュー画像にはノイズ、弱い構造的詳細、圧縮されたダイナミックレンジが含まれているため、低照度新規ビュー合成は困難である。 近年の3次元ガウス散乱法では、対の正規光参照が利用できない場合、擬似基底(擬似GT)画像を監視対象として生成している。 本稿では,線形擬似GTを非線形に置き換えるシーン適応型非線形トーンカーブ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）: 5.565811404827319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-light novel view synthesis is challenging because dark multi-view images contain noise, weak structural detail, and compressed dynamic range. Recent 3D Gaussian Splatting (3DGS) methods address these challenges by generating pseudo ground-truth (pseudo-GT) images as supervision targets when paired normal-light references are unavailable. Existing pseudo-GT methods apply a uniform linear gain to all pixels, which clips bright regions while providing insufficient enhancement in dark regions, limiting reconstruction quality. We observe that nonlinear tone mappings, long established in 2D low-light enhancement, have not been explored for pseudo-GT generation in 3D reconstruction. Accordingly, we propose a scene-adaptive nonlinear tone-curve framework that replaces linear pseudo-GT with nonlinear alternatives. The framework introduces percentile-based normalisation for scene-agnostic curve application, a scene-adaptive offset for automatic black-level adjustment, and two complementary curves: Adaptive SoftExp (ASE), a bounded exponential curve, and Adaptive Poly3 (AP3), a data-driven cubic polynomial. The module changes only the pseudo-GT computation and leaves the 3DGS backbone unchanged. Experiments on three benchmarks covering 21 scenes show that both curves consistently outperform the linear baseline with PSNR improvements up to +4.34 dB on LOM and +3.25 dB on RealX3D. Both curves achieve similar performance despite their different mathematical forms, suggesting the improvement is curve-agnostic. Code is available at https://github.com/lvmingzhe/adaptiveToneCurve
• Abstract（参考訳）: 暗いマルチビュー画像にはノイズ、弱い構造的詳細、圧縮されたダイナミックレンジが含まれているため、低照度新規ビュー合成は困難である。 近年の3次元ガウス散乱(3DGS)法では、対の通常の光の参照が利用できない場合に、擬似基底(擬似接地GT)画像を監視対象として生成することで、これらの課題に対処している。 既存の擬似GT法では、すべての画素に一様線形ゲインを適用し、明るい領域をカットし、暗黒領域の強化を不十分にし、再構成品質を制限している。 2次元低照度化に長い間確立されてきた非線形トーンマッピングは、3次元再構成において擬似GT生成には適用されていない。 そこで我々は,線形擬似GTを非線形な代替品に置き換えるシーン適応型非線形トーンカーブフレームワークを提案する。 このフレームワークは、シーン非依存曲線アプリケーションに対するパーセンタイルベースの正規化、自動ブラックレベル調整のためのシーン適応オフセット、および2つの相補曲線、すなわち有界指数曲線であるAdaptive SoftExp(ASE)とデータ駆動立方体多項式であるAdaptive Poly3(AP3)を導入している。 モジュールは擬似GT計算だけを変更し、3DGSのバックボーンは変更されない。 21のシーンをカバーする3つのベンチマークの実験では、両方の曲線はリニアベースラインを一貫して上回り、PSNRはLOMでは+4.34 dB、RealX3Dでは+3.25 dBまで改善している。 どちらの曲線も、異なる数学的形式にもかかわらず、同様の性能を達成しており、改善は曲線に依存しないことを示唆している。 コードはhttps://github.com/lvmingzhe/adaptiveToneCurveで入手できる。

関連論文リスト

• LEGS: Laplacian-Enhanced Gaussian Splatting with a Nonlinear Weighted Loss [1.3839838362844084]
  LEGSは、非線形重み付き損失を有するラプラシアン強化ガウスめっき法である。 LEGSは3DGSで最大1.68dB,EGGSで最大0.52dBのピーク信号対雑音比(PSNR)を改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-06T01:50:14Z)
• Radioactive 3D Gaussian Ray Tracing for Tomographic Reconstruction [10.822437634828303]
  R2-Gaussianは3DGSパラダイムをトモグラフィー再構成に拡張した。 3次元ガウス線トレーシングに基づくトモグラフィ再構成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-01T06:53:42Z)
• Joint Semantic and Rendering Enhancements in 3D Gaussian Modeling with Anisotropic Local Encoding [86.55824709875598]
  本稿では,セマンティックとレンダリングの両方を相乗化する3次元セマンティックガウスモデリングのための統合拡張フレームワークを提案する。 従来の点雲形状符号化とは異なり、細粒度3次元形状を捉えるために異方性3次元ガウシアン・チェビシェフ記述子を導入する。 我々は、学習した形状パターンを継続的に更新するために、クロスシーンの知識伝達モジュールを使用し、より高速な収束と堅牢な表現を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-05T18:33:50Z)
• Curve-Aware Gaussian Splatting for 3D Parametric Curve Reconstruction [14.628742412460346]
  本稿では,多視点エッジマップから直接3次元パラメトリック曲線を再構成するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 パラメトリック曲線とエッジ指向ガウス成分の双方向結合機構を提案する。 提案手法は,既存の手法に比べて高い効率と優れた性能を達成し,トレーニング中のパラメータ数を著しく削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-26T15:48:08Z)
• Beyond Gaussians: Fast and High-Fidelity 3D Splatting with Linear Kernels [51.08794269211701]
  本稿では,ガウスカーネルを線形カーネルに置き換えて,よりシャープで高精度な結果を得る3Dリニアスティング(DLS)を提案する。 3DLSは、最先端の忠実さと正確さを示し、ベースライン3DGSよりも30%のFPS改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T11:59:54Z)
• 2D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate Radiance Fields [50.056790168812114]
  3D Gaussian Splatting (3DGS)は近年,高画質の新規ビュー合成と高速レンダリングを実現し,放射界再構成に革命をもたらした。 多視点画像から幾何学的精度の高い放射場をモデル化・再構成するための新しいアプローチである2DGS(2D Gaussian Splatting)を提案する。 競合する外観品質、高速トレーニング速度、リアルタイムレンダリングを維持しつつ、ノイズフリーかつ詳細な幾何学的再構成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:21:24Z)

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。