BAGS: Blur Agnostic Gaussian Splatting for Image Reconstruction

核心概念

BAGS introduces Blur Agnostic Gaussian Splatting to address image blur and improve scene reconstruction quality.

摘要

• Recent advancements in 3D Gaussians for scene reconstruction and view synthesis.
• Analysis of Gaussian-Splatting-based methods against various image blur types.
• Introduction of Blur Agnostic Gaussian Splatting (BAGS) to handle image-wise blur.
• Proposal of Blur Proposal Network (BPN) for spatial, color, and depth variations.
• Demonstration of BAGS achieving photorealistic renderings under challenging blur conditions.
• Evaluation of BAGS on three image blur scenarios with significant improvements.
• Comparison with other state-of-the-art methods in image reconstruction.
• Visualization of convolution kernels and masks for image degradation modeling.
• Discussion on potential improvements and future directions for BAGS.
• Acknowledgment of research support from IARPA.

统计

Gaussian-Splatting enables high-quality scene reconstruction in a short time.
BAGS achieves photorealistic renderings under various challenging blur conditions.
BPN estimates per-pixel convolution kernels for blur modeling.

引用

"We introduce BAGS, which can reconstruct high quality scenes even from blurry training images."
"BAGS achieves new state-of-the-art performances compared to previous NeRF-based deblurring methods."

从中提取的关键见解

BAGS

by Cheng Peng,Y... 在 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04926.pdf

更深入的查询

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