Główne pojęcia
本論文は、点群ベースの新しい表現である正則化双極子和を提案し、これを用いて高品質な3D再構築を実現する。この表現は、ノイズや外れ値のある点群に対して頑健であり、効率的な逆レンダリングを可能にする。
Streszczenie
本論文は、多視点画像からの高品質な3D再構築のための新しい手法を提案している。主な内容は以下の通り:
正則化双極子和: 点群ベースの表現で、幾何情報と放射輝度場の両方をモデル化できる。ノイズや外れ値のある点群に対して頑健である。
高速双極子和: 正則化双極子和に対して効率的な順伝播と逆伝播を可能にする高速計算手法を開発した。これにより、逆レンダリングを効率的に行うことができる。
逆レンダリングによる最適化: 構造から運動法で得られた密な点群を初期値として、幾何情報と放射輝度場の属性を逆レンダリングにより最適化する。
評価: 提案手法は、ニューラルネットワークや3Dガウシアン表現などの最新手法と比べて、再構築品質と頑健性が大幅に向上しつつ、同等の計算時間で実行できることを示した。
Statystyki
構造から運動法で得られた密な点群を初期値として使用している。
逆レンダリングにより、点群の幾何属性と放射輝度属性を最適化している。