从超高速运动模糊图像中恢复3D形状
计算机视觉与模式识别
2026-02-10 v1 图形学
摘要
我们考虑从超高速运动模糊图像中恢复3D形状的问题。虽然从静态图像进行3D重建已被广泛研究，但从极端运动模糊图像中恢复几何仍具有挑战性。此类场景经常发生在自然和工业环境中，例如体育(如球)中的高速运动物体或旋转机械，其中快速运动扭曲物体外观，使传统3D重建技术如多视图立体(MVS)无法工作。本文提出了一种新颖的逆渲染方法，用于从超高速运动模糊图像中恢复形状。虽然常规渲染技术通常通过平均多个帧来合成模糊，但我们识别了重复计算重心坐标的主要计算瓶颈。为解决此问题，我们提出了快速重心坐标求解器，显著降低计算开销，实现最高可达4.57倍的加速，使高速运动的高效和逼真模拟成为可能。关键的是，我们的方法是全可微的，允许从渲染图像到底部3D形状的梯度传播，从而通过逆渲染实现形状恢复。我们在两种代表性运动类型上进行验证：快速平移和旋转。实验结果表明，我们的方法在前向仿真中有效且逼真地建模了超高速运动物体。此外，它成功地从2D图像中恢复了正在进行剧烈平移和旋转运动的物体的3D形状，推进了基于视觉的3D重建边界。项目页面: https://maxmilite.github.io/rec-from-ultrafast-blur/
引用
@article{arxiv.2602.07860,
title = {Recovering 3D Shapes from Ultra-Fast Motion-Blurred Images},
author = {Fei Yu and Shudan Guo and Shiqing Xin and Beibei Wang and Haisen Zhao and Wenzheng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.07860},
year = {2026}
}
备注
Accepted by 3DV 2026. Project page: https://maxmilite.github.io/rec-from-ultrafast-blur/