Conceitos essenciais
低ダイナミックレンジ(LDR)の複数視点画像から、発光源の位置と強度を正確に再構築する手法を提案する。
Resumo
本研究では、発光源のある環境の逆レンダリングを行う手法ESR-NeRFを提案する。従来のNeRFベースの逆レンダリング手法は、遠方の光源のみを考慮しており、シーン内部の発光源を扱うことができなかった。
ESR-NeRFでは、発光源がオンとオフの2つの状態の低ダイナミックレンジ(LDR)の複数視点画像を入力とする。発光源の再構築には以下の2つの課題に取り組む必要がある:
限られたダイナミックレンジと未知の照明条件による曖昧さ
光線追跡に伴う膨大な計算コスト
ESR-NeRFでは、ニューラルネットワークを学習可能な関数として活用し、光線追跡の各段階を表現することで、これらの課題に対処する。具体的には、光の伝搬経路に基づいて出射放射輝度を調整することで、発光源の位置と強度を段階的に特定していく。
実験の結果、ESR-NeRFは発光源の領域識別と輝度復元の両面で従来手法を大きく上回ることが示された。また、再構築された発光源を用いて、シーンの照明条件を自在に編集できることも確認された。さらに、発光源のないシーンにおいても、ESR-NeRFは優れた表面再構築性能を発揮することが分かった。
Estatísticas
発光源の輝度は2から200の範囲
発光源の色は白と鮮やかな色の2パターン