ActiveNeuS：面向主动立体视觉的神经有符号距离场

在极端环境（如低照度或散射条件）下的三维形状重建一直是一个悬而未决的问题，并得到了广泛研究。主动立体视觉因其鲁棒性和高精度，是应对此类环境的潜在解决方案之一。然而，主动立体视觉系统通常由专门的系统配置和复杂算法组成，这限制了其应用范围。在本文中，我们提出了一种用于主动立体视觉系统的神经有符号距离场，以在广义结构光中实现隐式对应搜索和三角测量。利用我们的技术，即使仅使用少量捕获图像，也能成功重建低光照条件下无纹理或等效的表面。实验证实，所提出的方法在此类恶劣条件下能够达到最先进的重建质量。我们还证明了所提方法在水下场景中同样有效。