RayFormer：为基于NeRF的视频快照压缩成像建模射线间与射线内相似性
计算机视觉与模式识别
2026-05-01 v1
摘要
视频快照压缩成像（SCI）能够从单次快照测量中重建动态场景。近期，基于NeRF的方法已展现出良好的重建性能。然而，此类方法通常采用随机射线采样策略，未能捕捉内容的结构相似性，导致重建质量受限。为解决这些问题，我们首先提出了一种块级射线采样策略，以实现对内容结构的建模。随后，我们提出了射线间与射线内Transformer（RayFormer）来捕捉结构相似性，该模型既建模同一深度上空间相邻点之间的射线间相似性，也建模沿观测射线方向上相邻点之间的射线内相关性。最后，得益于块级采样策略，我们将全变分先验纳入目标函数，以增强空间平滑性并抑制伪影。在模拟和真实场景中的实验表明，所提方法实现了最先进（SOTA）的重建性能。
引用
@article{arxiv.2604.27702,
title = {RayFormer: Modeling Inter- and Intra-Ray Similarity for NeRF-Based Video Snapshot Compressive Imaging},
author = {Yubo Dong and Danhua Liu and Anqi Li and Zhenyuan Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.27702},
year = {2026}
}