NU-NeRF 的核心思想是将复杂的嵌套透明物体重建问题简单化，并分为两步进行重建。针对透明物体固有的二义性问题，NU-NeRF 不选择此前类似方法直接进行光线追踪的方案，而是利用网络直接预测折射的颜色，这样在牺牲新视角合成准确性的前提下，提高了几何重建的准确性。而有了外层几何的准确重建，就去除了问题中的大部分...
例如,ReNeuS通过假设已知这些材料的参数,有效地重建了透明材料(如玻璃)内部的不透明物体。同样,NeuS-HSR分离了玻璃上的反射,以重建薄透明物体内部的对象。虽然这些方法成功地重建了透明材料背后或内部的不透明物体,但它们并未扩展到重建透明物体本身。 为解决上述挑战,我们提出了一种新方法,称为α-NeuS,用于同时重建...
0. 论文信息 透明物体都能重建!CMU开源FusionSense:结合常识、视觉实现稀疏视图3D重建1. 导读人类可以轻松地将常识知识与视觉和触觉的感官输入整合在一起,以了解周围环境。仿效这种能力,我们推出了FusionSense…
在现代科技迅速发展的背景下，三维重建技术正迎来新的突破。近日，中国科学院计算技术研究所、加州大学圣巴巴拉分校及 KIRI Innovations 等机构合作开发了一种新的三维重建方法，旨在解决透明物体的重建难题。该研究的成果，已经被 ACM TOG 收录，并将在即将举办的 SIGGRAPH Asia 2024 展示。三维重建是计算机图形学中的一...
通用的多视图重建(MVS)和激光扫描等方法,基于假设对象是不透明的,曲面近似为朗伯曲面。无法适用透明物体重建。 故提出了一种端到端的基于图像的透明网络物体重建方法。我们隐式地用符号距离场(SDF)表示三维模型形状,符号距离场(SDF)表示的三维模型的比点云和网格表示更规则,能被整合到深度学习框架中,并能保证模型...
透明物体是三维重建中一个具有挑战性的任务目标,但在使用飞行时间法、结构光投影法、光度立体法、立体视觉等传统方法测量其三维形貌时,效果并不好,甚至不能完成重建过程。人们研发了各种非侵入式测量系统和技术,通过相…
从正面来看,NU-NeRF的创新之处在于它能够仅通过手机拍照等简单方式,对复杂的透明物体进行高质量的三维重建。这对于计算机图形学、虚拟现实、增强现实等领域的应用具有重要意义。例如,在虚拟现实中,用户可以通过手机拍照来获取真实物体的三维模型,从而增强虚拟环境的真实感和沉浸感。
本发明提供了一种基于SDF场可微渲染的透明物体重建的方法及系统。通过拍摄全景图和需要标定的内含透明物体的照片,利用全景图和内含透明物体照片的相机标定技术获得旋转矩阵,通过空间雕刻算法获得透明物体的初始形状。通过SDF(SignedDistanceFields)表示初始形状,提出可微的光线追踪算法渲染透明物体三维模型的在任意视角和环境图...
本研究将基于偏振分析技术,探究透明物体的三维重建方法,并对其性能进行分析和改进。具体研究内容包括: (1)利用偏振分析技术获取透明物体反射和透射的偏振状态; (2)利用偏振成像技术,对透明物体的表面形态进行三维重建; (3)对三维重建结果进行分析和优化,以提高重建精度和可靠性; (4)实验验证和应用探究。 3.研究方法...
1.一种透明物体的网格重建方法,其特征在于,所述方法包括: 获取透明物体在多个采集视角下的物体图像,以及图像采集设备对应的标定信息,所述图像采集设备用于采集所述物体图像; 从所述多个采集视角下的物体图像中,提取所述透明物体对应的多张轮廓图像; 根据所述多张轮廓图像进行空间雕刻,得到所述透明物体对应的三维凸包...