論文の概要: Lens Flare Removal and Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.39527v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 11:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:27.605762
• Title: Lens Flare Removal and Reconstruction
• Title（参考訳）: レンズフレア除去と再建
• Abstract要約: 画像中のレンズフレアの存在は、3次元シーン再構成における下流適用結果の質を著しく低下させる。 これは、レンズフレアがカメライメージングシステムの特性であり、基礎となるシーンの一部ではないためである。 本稿では,公開可能な実世界のデータと手続き生成パイプラインを組み合わせた,大規模フレア除去のための新しいデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.672562123986005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The presence of lens flares in images can significantly reduce the quality of downstream application results for tasks such as 3D scene reconstruction. This is because lens flares are a property of the camera imaging system, and not a part of the underlying scene being modeled. There are previous methods that tackle the removal of small flares focused around a light source. However, existing methods struggle with large flares, such as those that fill the entire image. In this work, we compile a novel dataset for large-flare removal, combining publicly available real-world data with a procedural generation pipeline. We fine-tune a diffusion-based model on our dataset to remove complex, large lens flares. On the other hand, lens flares remain effective artistic tools, widely used in the media. While there are ways to simulate 2D flares, representing and reconstructing lens flares consistently across multiple views has not yet been explored. To achieve this, we introduce a flare representation model that leverages the symmetry of lens flares about the camera's principal point. We propose a computational pipeline to jointly optimize this flare model and a Gaussian splatting model (3DGS). This enables the decomposition of a 3D scene into lens flares and the scene itself, using our flare-removal model. Because the reconstructed flare is explicit and re-renderable, it can be edited and transferred to novel images and new 3D scenes. We evaluate removal on an established benchmark and a new one for large reflective flares, quantify the flare/scene decomposition directly, and show that the pipeline is robust to errors in automatic light-source localization.
• Abstract（参考訳）: 画像中のレンズフレアの存在は、3Dシーン再構成などのタスクにおいて、ダウンストリームアプリケーションの結果の質を著しく低下させる。 これは、レンズフレアがカメライメージングシステムの特性であり、基礎となるシーンの一部ではないためである。 従来は光源を中心にした小さなフレアの除去に取り組んでいた。 しかし、既存の手法では、画像全体を満たすような大きなフレアに悩まされている。 本研究では,現在公開されている実世界のデータと手続き生成パイプラインを組み合わせることで,大規模フレア除去のための新しいデータセットをコンパイルする。 我々は、複雑な大きなレンズフレアを取り除くために、データセット上に拡散ベースのモデルを微調整する。 一方、レンズフレアは依然として効果的な芸術的道具であり、メディアで広く使われている。 2次元フレアをシミュレートする方法はあるが、複数のビューで一貫したレンズフレアの表現と再構成はまだ検討されていない。 これを実現するために,カメラの主点に関するレンズフレアの対称性を利用するフレア表現モデルを提案する。 本研究では,このフレアモデルとガウススプラッティングモデル(3DGS)を協調的に最適化する計算パイプラインを提案する。 これにより、フレア除去モデルを用いて、3Dシーンをレンズフレアとシーン自体に分解することができる。 復元されたフレアは明示的で再レンダリング可能であるため、新しい画像や新しい3Dシーンに編集、転送することができる。 我々は、確立されたベンチマークと、大きな反射フレアに対する新しいフレアの除去を評価し、フレア/シーンの分解を直接定量化し、パイプラインが自動光源のローカライゼーションにおけるエラーに対して堅牢であることを示す。

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