論文の概要: Image-Space Refraction Correction for Underwater 3D Reconstruction: Warping Flat-Port Views into Pinhole Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07788v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 05:33:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.82926
• Title: Image-Space Refraction Correction for Underwater 3D Reconstruction: Warping Flat-Port Views into Pinhole Perspective
• Title（参考訳）: 水中3次元再構成のための画像空間反射補正:平板ポートビューをピンホールパースペクティブに変換する
• Abstract要約: フラットポート界面でのリフレクションは、再建されたシーンやカメラ軌道においてボウル状の変形を引き起こす。 画像空間に物理に基づく屈折補正を導入し、再構成前の支配的な屈折歪みを除去する。 既存の再構成アルゴリズムやSLAMアルゴリズムの入力として,屈折補正画像を直接使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.33357121810642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Consumer-grade cameras in flat-port housings are widely used for underwater exploration and mapping of coral reefs and seafloor habitats due to their low cost and accessibility. However, refraction at flat-port interfaces causes bowl-shaped deformation in reconstructed scenes and camera trajectories, compromising the metric accuracy required for mapping and navigation. To remove the dominant refractive distortion before reconstruction, we introduce a physics-based refraction correction in image space. Our method is downstream-agnostic: the refraction-corrected images can be directly used as input to existing reconstruction and SLAM algorithms. We characterize the refractive distortion through ray-tracing simulations and validate our correction on two real underwater datasets with differing scene structures. Compared with conventional and refractive Structure-from-Motion (SfM), our approach removes reconstruction deformation while registering more frames and maintaining low reprojection error. The correction further generalizes across diverse reconstruction and VSLAM backends, demonstrating its broad applicability to downstream vision pipelines.
• Abstract（参考訳）: フラットポート住宅における消費者グレードのカメラは、低コストとアクセシビリティのため、サンゴ礁や海底の生息地の水中探査やマッピングに広く利用されている。 しかし、フラットポート界面での屈折は、再構成されたシーンやカメラ軌道におけるボウル状の変形を引き起こし、マッピングやナビゲーションに必要なメートル法精度を損なう。 再構成前の支配的な屈折歪みを除去するために,画像空間に物理ベースの屈折補正を導入する。 既存の再構成アルゴリズムやSLAMアルゴリズムの入力として,屈折補正画像を直接使用することができる。 我々は、レイトレーシングシミュレーションにより屈折歪みを特徴づけ、異なるシーン構造を持つ2つの実際の水中データセットに対する補正を検証した。 従来型および屈折型構造抽出法 (SfM) と比較して, より多くのフレームを登録し, 低い再投影誤差を保ちながら, 復元変形を除去する。 この修正は、さまざまな再構築とVSLAMバックエンドをさらに一般化し、下流のビジョンパイプラインに適用可能であることを示す。

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