Avanzando le tecniche di ricostruzione 3D delle forme
Un nuovo metodo migliora il modellamento 3D delle forme da punti di vista singoli usando immagini combinate.
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Indice
La Ricostruzione di Forme tridimensionali è un campo super importante nella visione computerizzata. Ha usi pratici in cose come la realtà virtuale, la realtà aumentata, la conservazione archeologica e perfino nelle risposte a disastri. Di solito, per vedere e capire la forma di un oggetto, devi catturare immagini da molti angoli diversi. Questo si chiama scansione omni-direzionale. Ma prendere immagini da tutte le parti di un oggetto può essere difficile e a volte costosissimo.
La Sfida della Ricostruzione della Forma
Quando cerchi di creare un modello 3D completo di un oggetto, un problema comune è che puoi vedere solo le parti rivolte verso la fotocamera. Questa limitazione significa che spesso perdi dettagli importanti sul lato posteriore degli oggetti. Il problema diventa più complicato quando cerchiamo di catturare forme da un unico punto di vista. Qui, solo la parte frontale dell'oggetto è visibile, rendendo difficile determinare la forma del retro.
Per affrontare questo problema, alcuni metodi suggeriscono di usare specchi per riflettere la luce sull'oggetto, permettendoci di vedere le sezioni nascoste in modo indiretto. Tuttavia, queste tecniche spesso affrontano sfide, come la necessità di una calibrazione precisa e il costo elevato per l'installazione.
Combinare Diverse Tecniche
Tecniche recenti nell'imaging hanno mostrato promesse nel trattare questi problemi. Usando sia metodi tradizionali che tecniche più nuove, possiamo combinare l'imaging in linea di vista (LOS) e non in linea di vista (NLOS). Questo significa che possiamo guardare l'oggetto direttamente e anche usare le riflessioni dalle pareti vicine per raccogliere più informazioni.
Un modo per farlo è posizionare l'oggetto accanto a pareti diffusori, che possono riflettere la luce indietro verso l'oggetto. Catturando la luce che rimbalza su queste pareti, è possibile raccogliere dati sulle parti nascoste dell'oggetto. La sfida sta nell'efficace combinazione dei dati provenienti sia dalla linea di vista diretta che dai dati riflessi per creare un'immagine completa.
Un Nuovo Approccio
Questo articolo presenta un metodo che ci permette di ricostruire la forma di un oggetto da un unico punto di vista usando sia tecniche LOS che NLOS. L'obiettivo è semplificare il processo di cattura, eliminando la necessità di installazioni complicate e attrezzature costose.
Il Metodo
Il nostro metodo prevede l'uso di un laser a impulsi e un sensore specializzato. Il laser emette luce, che prende direzione verso l'oggetto e poi riflette indietro. Questa configurazione ci permette di raccogliere informazioni sulla forma usando sia misurazioni dirette che quelle ottenute dalla luce riflessa.
Utilizzando una Rete Neurale-un tipo di modello informatico progettato per apprendere e fare previsioni-possiamo fondere efficacemente i dati provenienti da entrambe le fonti di luce. Questo sistema è progettato per poter apprendere dagli input, adattandosi per diventare più preciso nel tempo.
La Tecnologia Fondamentale
Al centro di questa tecnica di ricostruzione c'è la rappresentazione neurale dell'oggetto. La rete neurale prende input dalle misurazioni della luce e prevede la forma e i dettagli superficiali dell'oggetto. Usando la matematica che governa come la luce viaggia e interagisce con le superfici, la rete può creare una rappresentazione dettagliata della forma dell'oggetto.
Il nostro approccio si basa su due aspetti chiave:
Gestire la luce diretta e riflessa: Dobbiamo raccogliere e interpretare accuratamente i dati sia dalla vista diretta dell'oggetto che dalla luce rimbalzata sulle pareti. La rete deve apprendere a distinguere tra queste due fonti e a combinare le loro informazioni senza problemi.
Creare un modello unificato: Invece di trattare i due tipi di misurazioni separatamente, creiamo un modello unico che può interpretare input provenienti da entrambi i percorsi luminosi. Questo modello unificato aiuta a eliminare le imprecisioni che spesso sorgono quando si combinano misurazioni separate.
Applicazioni nel Mondo Reale
Questa tecnologia può trasformare il modo in cui catturiamo e ricostruiamo forme 3D in vari ambienti. Per esempio, può essere particolarmente utile in situazioni dove non è sicuro o pratico avvicinarsi a un oggetto, come nei siti archeologici o durante missioni di soccorso. Il metodo consente scansioni flessibili e accurate, fornendo informazioni cruciali senza la necessità di avvicinarsi troppo all'oggetto.
Testare il Metodo
Abbiamo condotto esperimenti utilizzando un prototipo che combina un laser e un sensore. La configurazione era progettata per catturare dati da angoli diversi e in condizioni variabili.
Test Sintetici: Inizialmente, abbiamo testato il nostro metodo utilizzando modelli generati al computer. Questo ci ha permesso di valutare le prestazioni della nostra tecnica in un ambiente controllato, valutando quanto bene le forme ricostruite corrispondessero agli oggetti originali.
Test nel Mondo Reale: In seguito, abbiamo applicato il nostro sistema a oggetti reali, inclusi articoli quotidiani e forme più complesse. Usando varie superfici e materiali, abbiamo potuto osservare come la tecnologia si comporta in condizioni diverse.
Durante questi test, abbiamo scoperto che il nostro metodo poteva catturare accuratamente le forme e le superfici degli oggetti, anche quelli con geometrie complesse. I risultati dimostrano che il sistema riesce a ricostruire forme di alta qualità senza bisogno di attrezzature ingombranti.
Risultati Chiave
La nostra ricerca mostra alcuni risultati impressionanti.
Ricostruzione di Alta Qualità: Le forme ricostruite utilizzando il nostro metodo erano coerenti e lisce, catturando dettagli che spesso venivano persi nei metodi tradizionali. Questo significa che il nostro approccio può affrontare efficacemente le limitazioni riscontrate nelle tecniche di scansione standard.
Flessibilità ed Efficienza: Abbiamo scoperto che utilizzare sia misurazioni LOS che NLOS ha migliorato significativamente la capacità di recuperare forme complesse. Questa flessibilità ci permette di adattarci a vari ambienti e oggetti senza dover cambiare la configurazione.
Tecniche di Cattura Migliorate: Il nostro metodo richiede meno sforzo e spesa rispetto alla scansione omni-direzionale tradizionale. Questo lo rende più accessibile per applicazioni pratiche dove il tempo, il lavoro e i costi sono considerazioni importanti.
Direzioni Future
Questo metodo innovativo apre la strada a diverse applicazioni future.
Sistemi Portatili: Sviluppare una versione più portatile del nostro sistema può migliorare la sua usabilità in scenari reali, permettendo valutazioni rapide in ambienti dove la sicurezza è una preoccupazione.
Miglioramenti della Qualità: Il lavoro futuro può concentrarsi sul migliorare ulteriormente la qualità della cattura, specialmente riguardo ai dettagli più fini. Questo può comportare l'affinamento della capacità della rete neurale di interpretare cambiamenti sottili nel comportamento della luce.
Applicazioni Extended: Ci sono innumerevoli applicazioni potenziali per questa tecnologia, che vanno dalla documentazione di artefatti storici all'assistenza in operazioni di ricerca e soccorso. Adattando la tecnologia per funzionare in modo efficiente in vari contesti, possiamo ampliare il suo impatto.
Conclusione
La ricostruzione di forme tridimensionali rimane una sfida importante nella visione computerizzata. Attraverso la combinazione delle tecniche di imaging in linea di vista e non in linea di vista, abbiamo proposto un metodo che consente la ricostruzione di forme di alta qualità da un unico punto di vista. Questo approccio flessibile ed efficiente migliora i metodi tradizionali, rendendolo uno strumento prezioso per varie applicazioni nel mondo reale.
Man mano che continuiamo a perfezionare e sviluppare questa tecnologia, ci aspettiamo che avrà significative implicazioni per settori come l'archeologia, la risposta ai disastri e oltre. La capacità di catturare forme 3D dettagliate in modo sicuro ed efficiente apre nuove porte per l'esplorazione e la conservazione in ambienti difficili o pericolosi.
Titolo: Omni-Line-of-Sight Imaging for Holistic Shape Reconstruction
Estratto: We introduce Omni-LOS, a neural computational imaging method for conducting holistic shape reconstruction (HSR) of complex objects utilizing a Single-Photon Avalanche Diode (SPAD)-based time-of-flight sensor. As illustrated in Fig. 1, our method enables new capabilities to reconstruct near-$360^\circ$ surrounding geometry of an object from a single scan spot. In such a scenario, traditional line-of-sight (LOS) imaging methods only see the front part of the object and typically fail to recover the occluded back regions. Inspired by recent advances of non-line-of-sight (NLOS) imaging techniques which have demonstrated great power to reconstruct occluded objects, Omni-LOS marries LOS and NLOS together, leveraging their complementary advantages to jointly recover the holistic shape of the object from a single scan position. The core of our method is to put the object nearby diffuse walls and augment the LOS scan in the front view with the NLOS scans from the surrounding walls, which serve as virtual ``mirrors'' to trap lights toward the object. Instead of separately recovering the LOS and NLOS signals, we adopt an implicit neural network to represent the object, analogous to NeRF and NeTF. While transients are measured along straight rays in LOS but over the spherical wavefronts in NLOS, we derive differentiable ray propagation models to simultaneously model both types of transient measurements so that the NLOS reconstruction also takes into account the direct LOS measurements and vice versa. We further develop a proof-of-concept Omni-LOS hardware prototype for real-world validation. Comprehensive experiments on various wall settings demonstrate that Omni-LOS successfully resolves shape ambiguities caused by occlusions, achieves high-fidelity 3D scan quality, and manages to recover objects of various scales and complexity.
Autori: Binbin Huang, Xingyue Peng, Siyuan Shen, Suan Xia, Ruiqian Li, Yanhua Yu, Yuehan Wang, Shenghua Gao, Wenzheng Chen, Shiying Li, Jingyi Yu
Ultimo aggiornamento: 2023-04-21 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2304.10780
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.10780
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.