CBARF: Cascaded Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields from Imperfect Camera Poses

📄 arXiv: 2310.09776v1 📥 PDF

作者: Hongyu Fu, Xin Yu, Lincheng Li, Li Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-15

💡 一句话要点

提出CBARF以解决不完美相机姿态下的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 3D重建 相机姿态优化 束调整 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有的神经辐射场技术在处理不完美相机姿态时，合成新视图的质量受到严重影响。
  2. CBARF框架通过级联多个束调整模块和邻居替换策略，逐步优化相机姿态，从而提升3D重建效果。
  3. 实验结果显示，CBARF在姿态优化和新视图合成上均超越了现有技术，尤其在相机姿态噪声较大的情况下表现优异。

📝 摘要（中文）

现有的体积神经渲染技术（如NeRF）在输入图像的相机姿态不完美时，合成高质量新视图面临限制。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的3D重建框架CBARF（Cascaded Bundle-Adjusting NeRF），该框架能够同时优化相机姿态。具体而言，CBARF采用粗到细的方式优化相机姿态，并基于校正后的姿态重建场景。研究表明，相机姿态的初始化对束调整（BA）的性能有显著影响，因此我们在不同尺度上级联多个BA模块以逐步改善相机姿态。同时，我们开发了一种邻居替换策略，以进一步优化每个阶段的BA结果。实验结果表明，CBARF在姿态优化和新视图合成方面均实现了最先进的性能，尤其在存在大量相机姿态噪声的情况下。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有神经辐射场技术在输入图像相机姿态不完美时，合成高质量新视图的困难。现有方法在姿态优化方面存在局限，导致重建效果不佳。

核心思路：CBARF框架通过粗到细的优化策略，逐步改善相机姿态，并利用邻居替换策略来进一步提升姿态估计的准确性。这种设计旨在减少不准确姿态对重建结果的影响。

技术框架：CBARF的整体架构包括多个级联的束调整模块，分别在不同尺度上进行相机姿态优化。每个模块后，应用邻居替换策略以优化姿态估计，最后使用密度体素网格生成高质量的3D重建场景和新视图图像。

关键创新：CBARF的主要创新在于级联束调整模块和邻居替换策略的结合，这种方法显著提高了相机姿态优化的效果，尤其在存在噪声的情况下。与现有方法相比，CBARF在处理不完美相机姿态时表现出更强的鲁棒性。

关键设计：在设计中，CBARF采用了多尺度的束调整模块，确保在不同层次上优化姿态。同时，提出了一种新颖的标准来识别估计不佳的相机姿态，并通过邻居替换策略进行优化，确保最终重建质量。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CBARF在姿态优化和新视图合成方面均达到了最先进的性能。在存在大量相机姿态噪声的情况下，CBARF的重建质量显著优于基线方法，提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写）。

🎯 应用场景

CBARF框架在计算机视觉、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提升不完美相机姿态下的3D重建质量，该技术能够改善场景重建、图像合成和虚拟环境的交互体验，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Existing volumetric neural rendering techniques, such as Neural Radiance Fields (NeRF), face limitations in synthesizing high-quality novel views when the camera poses of input images are imperfect. To address this issue, we propose a novel 3D reconstruction framework that enables simultaneous optimization of camera poses, dubbed CBARF (Cascaded Bundle-Adjusting NeRF).In a nutshell, our framework optimizes camera poses in a coarse-to-fine manner and then reconstructs scenes based on the rectified poses. It is observed that the initialization of camera poses has a significant impact on the performance of bundle-adjustment (BA). Therefore, we cascade multiple BA modules at different scales to progressively improve the camera poses. Meanwhile, we develop a neighbor-replacement strategy to further optimize the results of BA in each stage. In this step, we introduce a novel criterion to effectively identify poorly estimated camera poses. Then we replace them with the poses of neighboring cameras, thus further eliminating the impact of inaccurate camera poses. Once camera poses have been optimized, we employ a density voxel grid to generate high-quality 3D reconstructed scenes and images in novel views. Experimental results demonstrate that our CBARF model achieves state-of-the-art performance in both pose optimization and novel view synthesis, especially in the existence of large camera pose noise.