論文の概要: Non-line-of-sight imaging with arbitrary relay surface geometries via 3D Gaussian Transient Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.21270v1
• Date: Fri, 19 Jun 2026 09:47:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 06:53:21.636602
• Title: Non-line-of-sight imaging with arbitrary relay surface geometries via 3D Gaussian Transient Rendering
• Title（参考訳）: 3次元ガウス過渡レンダリングによる任意のリレー面の非視線イメージング
• Authors: Yi Wang, Ziyu Zhan, Yuran Wang, Hao Wang, Qiang Liu, Zuoqiang Shi, Lingyun Qiu, Xing Fu,
• Abstract要約: 直接視界の外側に隠された物体は、効果的な視野を広げ、自律運転やロボット知覚などの応用に欠かせない。 我々は,リレー面に幾何的な仮定を課さず,共焦点構成と非共焦点構成の両方を自然にサポートするLOS誘導型NLOS撮像パイプラインを提案する。 提案手法は, 3次元ガウスプリミティブを用いて隠れシーンを表現し, 効率よく微分可能なレンダリング・トランジェント・モデルと組み合わせることで, 測定したトランジェントから直接エンドツーエンドの最適化を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.621253931527082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imaging objects hidden outside the direct line of sight expands the effective field of view and is critical for applications such as autonomous driving and robotic perception. Despite impressive progress in time-of-flight (ToF)-based non-line-of-sight (NLOS) imaging, real-world deployment remains challenging because practical measurements are often collected over spatially limited, arbitrarily shaped relay regions-conditions that violate the planar-wall and dense-sampling assumptions made by most existing methods. To address these limitations, we propose a LOS-guided NLOS imaging pipeline that imposes no geometric assumptions on the relay surface and naturally supports both confocal and non-confocal configurations. Our method represents the hidden scene using 3D Gaussian primitives and couples them with an efficient, differentiable transient rendering model, enabling end-to-end optimization directly from measured transients. We validate our approach on real-world measurements from both a public dataset and a custom-built capture system. Across settings, our method achieves state-of-the-art reconstruction fidelity under spatially limited, sparsely sampled conditions, and significantly outperforms existing methods on complex, arbitrary relay surface geometries.
• Abstract（参考訳）: 直接視界の外側に隠された物体は、効果的な視野を広げ、自律運転やロボット知覚などの応用に欠かせない。 飛行時間(ToF)をベースとした非視線(NLOS)イメージング(Non-of-in-sight)の顕著な進歩にもかかわらず、実世界の展開は依然として困難なままである。 これらの制約に対処するために,リレー面に幾何的な仮定を課さず,共焦点構成と非共焦点構成の両方を自然にサポートするLOS誘導NLOS撮像パイプラインを提案する。 提案手法は, 3次元ガウスプリミティブを用いて隠れシーンを表現し, 効率よく微分可能な過渡的レンダリングモデルと組み合わせることで, 測定した過渡性から直接エンドツーエンドの最適化を可能にする。 我々は、パブリックデータセットとカスタム構築されたキャプチャシステムの両方からの実世界の計測にアプローチを検証する。 提案手法は, 空間的に制限された粗いサンプル条件下での最先端の復元忠実度を実現し, 複雑で任意なリレー面ジオメトリにおいて, 既存の手法よりも大幅に優れていた。

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