Is-NeRF：用于模糊图像的散射神式光场
图形学
2025-08-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
神式光场（NeRF）因其显著的隐式 3D 表示和逼真的新视角合成能力而受到广泛关注。现有工作几乎都采用直线体积渲染，这在处理复杂光路径情形时难以克服，并在训练期间引入几何歧义，尤其在处理运动模糊图像时表现突出。为此，本工作提出一种新型去模糊神式光场，Is-NeRF，具有对真实环境中光路径的显式建模。通过将六种常见的光传播现象统一为散射表示，我们建立了一种适用于复杂光路径的散射感知体积渲染管道。此外，我们引入一种自适应学习策略，使其能够自主确定散射方向和抽样间隔，以捕捉更细致的物体细节。该网络联合优化 NeRF 参数、散射参数和相机运动，从而从模糊图像中恢复细粒度场景表示。全面评估表明，它有效处理了复杂的真实场景， 在生成高保真图像并保持几何细节方面超越了最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2508.13808,
title = {Is-NeRF: In-scattering Neural Radiance Field for Blurred Images},
author = {Nan Luo and Chenglin Ye and Jiaxu Li and Gang Liu and Bo Wan and Di Wang and Lupeng Liu and Jun Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.13808},
year = {2025}
}