Images2Mesh：用于非合作太空对象的3D表面重建管线
计算机视觉与模式识别
2026-05-04 v1
摘要
轨道检查图像至关重要，因为它使我们能够对非合作性驻留空间目标进行表征，提供构成和结构条件信息，以支持主动碎片清除和轨道服务任务计划。然而，现有大多数神经隐式表面重建方法局限于合成数据或硬件-in-the-loop数据，后者具有已知摄像机姿态和受控照明。本文提出了从单目检查图像对非合作性太空对象的神经隐式表面重建管线。我们在公开释放的STS-119任务的ISS检查影像以及公开释放的H-IIA火箭上段检查影像上进行演示。我们发现，基于分割的背景移除是成功从真实轨道检查影像中估计摄像机姿态的关键，因为背景在不同帧之间的变异会导致直接处理完全失败。我们进一步采用每帧曝光变异的光度校正，并分析其在不同数据集中的行为，发现在阴影区域的性能随输入影像照明特征而变化。
引用
@article{arxiv.2605.00147,
title = {From Images2Mesh: A 3D Surface Reconstruction Pipeline for Non-Cooperative Space Objects},
author = {Bala Prenith Reddy Gopu and Patrick Quinn and George M. Nehma and Madhur Tiwari and Matt Ueckermann and David Hinckley and Christopher McKenna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.00147},
year = {2026}
}
备注
25 Pages, 16 Figures