URS-NeRF：基于无序滚动快门的神经辐射场束调整
计算机视觉与模式识别
2024-03-26 v2
摘要
我们提出了一种用于神经辐射场（NeRF）的新型滚动快门束调整方法，该方法利用无序滚动快门（RS）图像来获取隐式3D表示。现有的NeRF方法由于RS效应导致图像质量低且初始相机位姿不准确，而纳入RS的先前方法需要严格的顺序数据输入，限制了其广泛应用。在常规情况下，我们的方法通过估计相机位姿和速度来恢复RS图像的物理形成，从而消除了对顺序数据输入的约束。此外，我们采用粗到细的训练策略，其中使用场景图中成对帧的RS焦线约束来检测落入局部极小值的相机位姿。通过与相邻位姿的插值方法纠正检测到的异常值。实验结果验证了我们方法相对于最先进技术的有效性，并表明3D表示的重建不再受视频序列输入要求的限制。
引用
@article{arxiv.2403.10119,
title = {URS-NeRF: Unordered Rolling Shutter Bundle Adjustment for Neural Radiance Fields},
author = {Bo Xu and Ziao Liu and Mengqi Guo and Jiancheng Li and Gim Hee Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10119},
year = {2024}
}