URS-NeRF: Unordered Rolling Shutter Bundle Adjustment for Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2403.10119v2 📥 PDF

作者: Bo Xu, Ziao Liu, Mengqi Guo, Jiancheng Li, Gim Hee Lee

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-15 (更新: 2024-03-25)

💡 一句话要点

提出URS-NeRF以解决无序滚动快门图像的3D重建问题

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

关键词: 神经辐射场 滚动快门 3D重建 相机姿态估计 计算机视觉 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有NeRF方法在处理滚动快门图像时，面临图像质量低和相机姿态不准确的问题，限制了其应用。
  2. 本文提出的URS-NeRF方法通过估计相机姿态和速度，消除了对顺序数据输入的限制，从而提高了3D重建的准确性。
  3. 实验结果显示，URS-NeRF在3D重建上优于现有方法，且不再依赖于视频序列输入，具有更广泛的适用性。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种新颖的滚动快门束调整方法，用于神经辐射场（NeRF），利用无序滚动快门（RS）图像获得隐式3D表示。现有NeRF方法因图像中的RS效应而面临低质量图像和不准确的初始相机姿态问题，而之前将RS纳入NeRF的方法需要严格的顺序数据输入，限制了其广泛适用性。相较之下，我们的方法通过估计相机姿态和速度来恢复RS图像的物理形成，从而消除了对顺序数据输入的限制。此外，我们采用了粗到细的训练策略，在场景图中使用RS极线约束来检测局部极小值的相机姿态，并通过邻近姿态的插值方法纠正被检测为异常值的姿态。实验结果验证了我们方法相较于现有最先进技术的有效性，并表明3D表示的重建不受视频序列输入要求的限制。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有NeRF方法在处理无序滚动快门图像时，因RS效应导致的低质量图像和不准确相机姿态的问题。现有方法需要严格的顺序数据输入，限制了其应用范围。

核心思路：论文提出通过估计相机的姿态和速度来恢复RS图像的物理形成，从而消除对顺序数据输入的依赖，允许使用无序的RS图像进行3D重建。

技术框架：整体架构包括相机姿态和速度的估计模块、粗到细的训练策略，以及使用RS极线约束检测相机姿态的过程。该方法通过局部极小值的检测和邻近姿态的插值来纠正异常值。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种无序滚动快门束调整方法，允许在没有严格顺序数据的情况下进行3D重建，这与现有方法的本质区别在于对输入数据的灵活性。

关键设计：关键设计包括使用RS极线约束来检测相机姿态，采用粗到细的训练策略以提高训练效率，并通过插值方法纠正检测到的异常姿态，确保重建的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，URS-NeRF在3D重建任务中显著优于现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%，并且成功消除了对视频序列输入的依赖，展示了其在实际应用中的广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，特别是在计算机视觉、虚拟现实和增强现实等领域。通过提高无序滚动快门图像的3D重建能力，能够改善图像质量和相机姿态估计，从而推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

We propose a novel rolling shutter bundle adjustment method for neural radiance fields (NeRF), which utilizes the unordered rolling shutter (RS) images to obtain the implicit 3D representation. Existing NeRF methods suffer from low-quality images and inaccurate initial camera poses due to the RS effect in the image, whereas, the previous method that incorporates the RS into NeRF requires strict sequential data input, limiting its widespread applicability. In constant, our method recovers the physical formation of RS images by estimating camera poses and velocities, thereby removing the input constraints on sequential data. Moreover, we adopt a coarse-to-fine training strategy, in which the RS epipolar constraints of the pairwise frames in the scene graph are used to detect the camera poses that fall into local minima. The poses detected as outliers are corrected by the interpolation method with neighboring poses. The experimental results validate the effectiveness of our method over state-of-the-art works and demonstrate that the reconstruction of 3D representations is not constrained by the requirement of video sequence input.