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非視線計測arXiv:2606.21270

任意形状の中継面を用いた3Dガウシアン過渡レンダリングによる非視線計測

Non-line-of-sight imaging with arbitrary relay surface geometries via 3D Gaussian Transient Rendering

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平面壁や密なサンプリングを仮定せず、任意形状の中継面からの測定データを用いて隠れたシーンを3Dガウシアンで表現し、微分可能な過渡レンダリングで直接再構成する手法を提案。実データで最先端の精度を達成した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 直接視線外の物体を撮像するNLOS imagingの新手法。 - 任意形状のrelay surfaceに対応し、confocal/non-confocal両設定をサポート。 - 3D Gaussian primitivesで隠れたシーンを表現し、differentiable transient renderingでend-to-end最適化。 - 実世界データで検証し、限られた空間・疎サンプリング条件下でSOTAを達成。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 既存のToFベースNLOS imagingは平面壁・密サンプリングを仮定。 - 本手法はrelay surfaceに幾何学的仮定を置かず、任意形状・限られた領域に対応。 - 疎サンプリング条件下でも高忠実度再構成を実現し、複雑なrelay surfaceで既存手法を大幅に上回る。

3. 技術・手法の肝は?

- LOS-guided NLOS imaging pipelineを提案。 - 隠れたシーンを3D Gaussian primitivesで表現。 - 効率的なdifferentiable transient renderingモデルと結合。 - 測定されたtransientsから直接end-to-end最適化。 - confocal/non-confocal両設定を自然にサポート。

4. どうやって有効だと検証した?

- 公開データセットと独自構築したcapture systemの実世界測定で検証。 - 空間的に限られ疎サンプリングされた条件下でSOTAの再構成忠実度を達成。 - 複雑で任意形状のrelay surface幾何学において既存手法を大幅に上回る。

5. 議論はある?

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照/比較されている研究は明記されていない。 - 同分野の定番として、ToF-based NLOS imaging、confocal/non-confocal NLOS、differentiable rendering、3D Gaussian Splattingが関連。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Yi Wang, Ziyu Zhan, Yuran Wang, Hao Wang, Qiang Liu, Zuoqiang Shi, Lingyun Qiu, Xing Fu

分類: physics.optics, cs.CV

原文アブストラクト

Imaging objects hidden outside the direct line of sight expands the effective field of view and is critical for applications such as autonomous driving and robotic perception. Despite impressive progress in time-of-flight (ToF)-based non-line-of-sight (NLOS) imaging, real-world deployment remains challenging because practical measurements are often collected over spatially limited, arbitrarily shaped relay regions-conditions that violate the planar-wall and dense-sampling assumptions made by most existing methods. To address these limitations, we propose a LOS-guided NLOS imaging pipeline that imposes no geometric assumptions on the relay surface and naturally supports both confocal and non-confocal configurations. Our method represents the hidden scene using 3D Gaussian primitives and couples them with an efficient, differentiable transient rendering model, enabling end-to-end optimization directly from measured transients. We validate our approach on real-world measurements from both a public dataset and a custom-built capture system. Across settings, our method achieves state-of-the-art reconstruction fidelity under spatially limited, sparsely sampled conditions, and significantly outperforms existing methods on complex, arbitrary relay surface geometries.

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