SuperPrimitive: Scene Reconstruction at a Primitive Level

📄 arXiv: 2312.05889v2 📥 PDF

作者: Kirill Mazur, Gwangbin Bae, Andrew J. Davison

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-10 (更新: 2024-04-17)

备注: CVPR2024. Project Page: https://makezur.github.io/SuperPrimitive/

💡 一句话要点

提出SuperPrimitive场景表示，解决单目视觉三维重建中的歧义性问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 三维重建 单目视觉 视觉里程计 深度补全 结构从运动

📋 核心要点

  1. 现有稠密重建系统在像素级别操作，易受无纹理或镜面反射表面引起的多视图不一致影响。
  2. 论文提出SuperPrimitive表示，利用语义相关的局部区域和表面法线方向提供局部几何估计。
  3. 实验证明SuperPrimitive在深度补全、少视图SfM和单目稠密VO任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

由于计算复杂性和固有的视觉歧义，从图像集合或单目视频中联合估计相机位姿和稠密几何结构仍然是一个具有挑战性的问题。大多数稠密增量重建系统直接在图像像素上操作，并使用多视图几何线索求解其3D位置。这种像素级方法容易受到歧义或违反多视图一致性的影响（例如，由无纹理或镜面反射表面引起）。我们提出了一种新的图像表示，称为SuperPrimitive来解决这个问题。SuperPrimitive通过将图像分割成语义相关的局部区域，并使用最先进的单图像神经网络预测的表面法线方向来增强这些区域。这为每个SuperPrimitive提供了局部几何估计，同时根据多视图观测调整它们的相对位置。我们通过解决三个3D重建任务来证明我们新表示的多功能性：深度补全、少视图结构从运动和单目稠密视觉里程计。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目或少量图像进行三维重建时，由于图像纹理缺失、光照变化等因素导致的多视图几何约束不足，重建结果不准确甚至失败的问题。现有方法直接在像素级别进行操作，容易受到噪声和歧义的影响。

核心思路：论文的核心思路是引入一种新的图像表示——SuperPrimitive，它将图像分割成语义相关的局部区域，并利用单图像深度估计和表面法线估计等先验知识，为每个区域提供初始的局部几何信息。然后，通过多视图几何约束优化这些SuperPrimitive的相对位置，从而实现更鲁棒和准确的三维重建。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 图像分割：将输入图像分割成多个SuperPrimitive，每个SuperPrimitive代表一个语义相关的局部区域。2) 局部几何估计：利用单图像神经网络（如深度估计网络和表面法线估计网络）为每个SuperPrimitive估计深度和表面法线。3) 多视图几何优化：利用多视图几何约束（如极线约束、光度一致性等）优化SuperPrimitive的相对位置和姿态，从而实现全局一致的三维重建。

关键创新：最重要的创新点在于SuperPrimitive的引入，它将像素级别的重建问题转化为区域级别的重建问题，从而减少了计算量，并利用单图像先验知识提高了重建的鲁棒性。与传统的像素级别方法相比，SuperPrimitive能够更好地处理纹理缺失和光照变化等问题。

关键设计：论文的关键设计包括：1) SuperPrimitive的分割算法，需要保证分割结果的语义一致性。2) 单图像深度估计和表面法线估计网络的选择和训练，需要保证估计结果的准确性。3) 多视图几何优化的目标函数设计，需要考虑各种几何约束和光度约束，并进行合理的权重分配。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中应该有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

论文通过在深度补全、少视图结构从运动和单目稠密视觉里程计三个任务上进行实验，验证了SuperPrimitive表示的有效性。具体的性能数据（如重建精度、运行时间等）以及与现有方法的对比结果（如提升幅度）需要在论文中查找（未知）。实验结果表明，SuperPrimitive能够显著提高三维重建的鲁棒性和准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、虚拟现实、三维地图构建等领域。通过利用SuperPrimitive表示，可以提高三维重建的鲁棒性和准确性，从而为这些应用提供更可靠的环境感知能力。未来，该方法有望在自动驾驶、无人机等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Joint camera pose and dense geometry estimation from a set of images or a monocular video remains a challenging problem due to its computational complexity and inherent visual ambiguities. Most dense incremental reconstruction systems operate directly on image pixels and solve for their 3D positions using multi-view geometry cues. Such pixel-level approaches suffer from ambiguities or violations of multi-view consistency (e.g. caused by textureless or specular surfaces). We address this issue with a new image representation which we call a SuperPrimitive. SuperPrimitives are obtained by splitting images into semantically correlated local regions and enhancing them with estimated surface normal directions, both of which are predicted by state-of-the-art single image neural networks. This provides a local geometry estimate per SuperPrimitive, while their relative positions are adjusted based on multi-view observations. We demonstrate the versatility of our new representation by addressing three 3D reconstruction tasks: depth completion, few-view structure from motion, and monocular dense visual odometry.