基于神经瞬态场的非视距成像
图像与视频处理
2023-04-05 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出一种用于非视距（NLOS）成像的神经建模框架。先前方案试图显式恢复隐藏场景的 3D 几何（如点云）或体素密度（如预定义体积内）。相反，受近期神经辐射场（NeRF）方法启发，我们使用多层感知机（MLP）表示神经瞬态场或 NeTF。然而，NeTF 测量的是球波前上的瞬态而非沿线的辐射。因此我们构建了适用于共焦和非共焦设置的球体积 NeTF 重建流程。与 NeRF 相比，NeTF 采样的视点（扫描点）稀疏得多且采样高度不均。我们因而引入蒙特卡洛技术以提升重建鲁棒性。在合成与真实数据集上的综合实验表明，NeTF 提供更高质量的重建并保留了现有最优方法中大量缺失的精细细节。
引用
@article{arxiv.2101.00373,
title = {Non-line-of-Sight Imaging via Neural Transient Fields},
author = {Siyuan Shen and Zi Wang and Ping Liu and Zhengqing Pan and Ruiqian Li and Tian Gao and Shiying Li and Jingyi Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.00373},
year = {2023}
}