OmniSDF: Scene Reconstruction using Omnidirectional Signed Distance Functions and Adaptive Binoctrees
作者: Hakyeong Kim, Andreas Meuleman, Hyeonjoong Jang, James Tompkin, Min H. Kim
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-03-31
期刊: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024
💡 一句话要点
提出OmniSDF以解决小基线场景重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 全景视频 场景重建 有符号距离场 二八树 自适应细分 几何优化 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有方法在小基线和大深度范围下难以找到光线交叉点，导致场景重建效果不佳。
- 论文提出通过球形二八树和有符号距离场来优化场景几何形状的估计，采用自适应细分策略。
- 实验结果表明，所提方法在几何误差上优于多种基线方法，尤其在细节丰富的场景中表现突出。
📝 摘要（中文）
我们提出了一种从全景视频中重建室内和室外静态场景几何形状和外观的方法，该视频在小圆圈内移动。由于小基线和大深度范围的挑战，寻找光线交叉点变得困难。为更好地约束优化，我们在球形二八树数据结构中估计几何形状作为有符号距离场，并使用基于广度优先搜索的高效树遍历策略进行采样。与常规网格或树结构相比，该结构的形状更适合相机设置，从而实现更好的内存质量权衡。通过初始深度估计，二八树在优化过程中自适应细分；而以往方法使用固定深度，导致场景采样不足。与三种神经优化方法和两种非神经方法相比，我们的方法在几何误差上平均降低，尤其是在细节丰富的场景中，同时显著减少了表示这些细节所需的体素数量。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决从全景视频中重建静态场景几何形状和外观的问题。现有方法在小基线和大深度范围下难以找到光线交叉点，导致重建效果不理想。
核心思路：论文的核心思路是使用球形二八树数据结构来表示有符号距离场，并通过自适应细分来优化几何形状的估计。这种设计能够更好地适应相机的视角，提升重建质量。
技术框架：整体架构包括数据采集、初始深度估计、二八树构建与细分、以及基于广度优先搜索的高效树遍历。每个模块相互配合，确保优化过程的高效性和准确性。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了自适应细分的二八树结构，克服了以往方法固定深度导致的场景采样不足问题。这一创新显著提高了重建的精度和效率。
关键设计：在参数设置上，采用了动态调整的细分策略，损失函数设计上注重几何误差的最小化，网络结构则结合了传统的几何处理与现代神经网络的优势。该设计确保了在复杂场景中也能有效重建细节。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在几何误差上平均降低，尤其在细节丰富的场景中表现出色。与三种神经优化方法和两种非神经方法相比，所需的体素数量显著减少，提升幅度明显，验证了方法的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在虚拟现实、增强现实和机器人导航等领域。通过高效的场景重建技术，可以为用户提供更真实的环境体验，提升交互质量。此外，该方法也可用于城市规划和建筑设计等实际应用中，帮助可视化复杂的空间结构。
📄 摘要（原文）
We present a method to reconstruct indoor and outdoor static scene geometry and appearance from an omnidirectional video moving in a small circular sweep. This setting is challenging because of the small baseline and large depth ranges, making it difficult to find ray crossings. To better constrain the optimization, we estimate geometry as a signed distance field within a spherical binoctree data structure and use a complementary efficient tree traversal strategy based on a breadth-first search for sampling. Unlike regular grids or trees, the shape of this structure well-matches the camera setting, creating a better memory-quality trade-off. From an initial depth estimate, the binoctree is adaptively subdivided throughout the optimization; previous methods use a fixed depth that leaves the scene undersampled. In comparison with three neural optimization methods and two non-neural methods, ours shows decreased geometry error on average, especially in a detailed scene, while significantly reducing the required number of voxels to represent such details.