論文の概要: Measurement-Adaptive Light-Cone Transform for Robust Non-Line-of-Sight Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.22847v1
- Date: Fri, 16 Oct 2026 02:47:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-20 00:56:07.735505
- Title: Measurement-Adaptive Light-Cone Transform for Robust Non-Line-of-Sight Imaging
- Title（参考訳）: ロバスト非直線イメージングのための計測適応光クローン変換
- Abstract要約: 非視線(LOS)測定は、理想化された光輸送からのノイズや偏差に影響される。
LNCTの効率的なフーリエ領域反転構造を保持する物理誘導型フレームワークであるMALCTを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.845783588527997
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Practical non-line-of-sight (NLOS) measurements are affected by noise and deviations from idealized light transport, which can degrade reconstruction with conventional light-cone transform (LCT) methods. We propose the Measurement-Adaptive Light-Cone Transform (MALCT), a physics-guided framework that retains the efficient Fourier-domain inversion structure of LCT. {Within a unified variational formulation, MALCT combines the analytical response with a shared learned response through measurement-conditioned weighting and predicts a measurement-conditioned, frequency-dependent regularization map.} An attention-enhanced spatio-temporal feature extraction module captures long-range temporal dependencies and local spatial correlations to support reconstruction under low-signal conditions. Experiments on synthetic data and real measurements from different NLOS systems demonstrate improved reconstruction quality. Controlled evaluations further assess robustness to temporal-response broadening and reduced acquisition time. MALCT also preserves scene structures with spatial sampling grids down to $32\times32$, supporting its potential for NLOS imaging under limited acquisition budgets.
- Abstract（参考訳）: 実用的な非視線計測(NLOS)は、従来の光コーン変換(LCT)法で再構成を劣化させる理想化された光輸送からのノイズや偏差に影響される。
LCTの効率的なフーリエ領域反転構造を保持する物理誘導型フレームワークであるMALCTを提案する。
{統一的な変分定式化により、MALCTは測定条件付き重み付けにより分析応答と共有学習応答を結合し、測定条件付き周波数依存正規化マップを予測する。
注意喚起時空間特徴抽出モジュールは,低信号条件下での再建を支援するために,長距離時間依存性と局所空間相関をキャプチャする。
異なるNLOSシステムからの合成データと実測値の実験により,再現性の向上が示された。
制御された評価は、時間的応答の拡大と獲得時間の短縮に対するロバスト性をさらに評価する。
MALCTはまた、空間サンプリンググリッドを32ドルまで下げたシーン構造を保存し、取得予算が限られているNLOSイメージングの可能性をサポートする。
関連論文リスト
- Geometry-Aware Diffusion Approximate Posterior Sampling for Sparse-View and Limited-Angle CT [21.9135401630501]
本研究では,スパースビューとリミットアングルCTのための幾何学的空間誘導型再構成フレームワークを提案する。
その中心となる成分は、CTフォワード演算子と測定ノイズの共分散から構築された正規化ノイズ重み付きプルバック計量である。
スパースビュー,ノイズ,リミットアングルCTによる実験は,競争的再構成品質,強い測定一貫性,解決された経験的不確実性の推定を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-05T23:02:07Z) - FLOW: Feature-Level Optimal Warping for Generalized Remote Physiological Measurement [57.28708273339219]
リモート光麻痺は、非接触的な生理的測定を可能にするが、照明、運動、センサーからの領域シフトに弱いままである。
我々は、ドメイン一般化ミノグラフィーのための最適輸送駆動フレームワークである textbfFLOW (Feature-Level Optimal Warping) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-30T04:00:12Z) - SCMA: Structure-Conditioned and Metal-Aware Flow Matching for CT Metal Artifact Reduction [3.3849225808441346]
Flow Matchingは、ソース分布をターゲット分布に決定的に転送する連続時間速度場を学習する。
構造条件と金属を意識したフローマッチングフレームワークであるSCMAを提案する。
シミュレーションおよび実CTデータを用いた実験により、SCMAは金属のアーティファクトをより効果的に抑制し、局所的な解剖学的構造を保存し、射影測定と矛盾する幻覚のような構造を減少させることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-30T18:26:15Z) - VFM-SDM: A vision foundation model-based framework for training-free, marker-free, and calibration-free structural displacement measurement [3.249896562460654]
視覚基礎モデルに基づく構造変位測定フレームワーク(VFMSDM)
本研究では,VFMSDMのためのビジョンファウンデーションモデルに基づく構造変位測定フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-10T17:51:05Z) - Monitoring Neural Training with Topology: A Footprint-Predictable Collapse Index [51.56484100374058]
我々は,MHM(Modular Morse Homology maintenance)とCI(Composite Collapse Index)を併用したオンライントポロジ対応型神経表現モニタを提案する。
コンプレックスを再構築する代わりに、スパース編集を一定のスケールで適用し、離散的なモースマッチングを維持し、高速でインクリメンタルな更新をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-28T19:21:21Z) - Long-Term Multi-Session 3D Reconstruction Under Substantial Appearance Change [52.46888249268445]
長期の環境モニタリングには、数ヶ月または数年ごとに分割された繰り返しサイト訪問で3Dモデルを再構築し調整する機能が必要である。
既存のアプローチは、独立して再構築されたセッションのポストホックアライメントに依存している。
我々は,共同SfM再建において,クロスセッション対応を直接実施することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-24T06:12:51Z) - Accelerating 3D Photoacoustic Computed Tomography with End-to-End Physics-Aware Neural Operators [74.65171736966131]
光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光コントラストと超音波分解能を組み合わせることで、光拡散限界を超える深部像を実現する。
現在の実装では、高密度トランスデューサアレイと長い取得時間を必要とし、臨床翻訳を制限している。
本研究では,センサ計測からボリューム再構成まで,逆音響マッピングを直接学習する物理認識モデルであるPanoを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-11T23:12:55Z) - Generalizable Non-Line-of-Sight Imaging with Learnable Physical Priors [52.195637608631955]
非視線画像(NLOS)は、その潜在的な応用により注目されている。
既存のNLOS再構成アプローチは、経験的物理的前提に依存して制約される。
本稿では,Learningable Path Compensation(LPC)とAdaptive Phasor Field(APF)の2つの主要な設計を含む,学習に基づく新しいソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-21T04:39:45Z) - Cross-Scan Mamba with Masked Training for Robust Spectral Imaging [51.557804095896174]
本研究では,空間スペクトルSSMを用いたクロススキャンマンバ(CS-Mamba)を提案する。
実験の結果, CS-Mambaは最先端の性能を達成し, マスク付きトレーニング手法によりスムーズな特徴を再構築し, 視覚的品質を向上させることができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T15:14:10Z) - SST-ReversibleNet: Reversible-prior-based Spectral-Spatial Transformer
for Efficient Hyperspectral Image Reconstruction [15.233185887461826]
Reversible-prior-based methodと呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
ReversibleNetは、シミュレートされた実HSIデータセットの最先端メソッドよりも大幅に優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-06T14:01:02Z)
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。