TeX-NeRF: Neural Radiance Fields from Pseudo-TeX Vision

📄 arXiv: 2410.04873v1 📥 PDF

作者: Chonghao Zhong, Chao Xu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-10-07

💡 一句话要点

提出TeX-NeRF以解决低光环境下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 红外图像 3D重建 伪TeX视觉 物体发射率 温度估计 低光环境 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF方法主要依赖可见光图像，无法有效处理低光或恶劣天气条件下的场景重建。
  2. TeX-NeRF提出了一种仅使用红外图像的3D重建方法，结合物体材料的发射率和伪TeX视觉技术进行图像预处理。
  3. 实验结果显示，TeX-NeRF在场景重建质量上与RGB图像相当，并能准确估计物体温度，具有显著的应用潜力。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）因其卓越的视觉效果而受到广泛关注。然而，现有大多数NeRF方法依赖于可见光相机捕获的RGB图像进行3D场景重建。在黑暗、低光或恶劣天气等实际场景中，可见光相机的效果不佳。因此，本文提出TeX-NeRF，一种仅使用红外图像的3D重建方法，利用物体材料的发射率作为先验，通过伪TeX视觉预处理红外图像，并将场景的温度、发射率和纹理映射到HSV颜色空间的饱和度、色调和明度通道。使用处理后的图像进行新视角合成取得了优异的结果。此外，我们引入了3D-TeX数据集，这是第一个包含红外图像及其对应伪TeX视觉图像的数据集。实验表明，我们的方法不仅在场景重建质量上与高质量RGB图像相匹配，还能为场景中的物体提供准确的温度估计。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在低光或恶劣天气条件下，现有NeRF方法无法有效重建3D场景的问题。现有方法依赖于可见光图像，导致在特定环境下效果不佳。

核心思路：TeX-NeRF通过使用红外图像进行3D重建，结合物体材料的发射率作为先验信息，利用伪TeX视觉技术对红外图像进行预处理，从而实现高质量的场景重建。

技术框架：该方法的整体架构包括红外图像的获取、伪TeX视觉预处理、温度、发射率和纹理的映射，以及基于处理后图像的新视角合成。主要模块包括数据预处理、特征提取和场景重建。

关键创新：TeX-NeRF的创新在于首次将红外图像与伪TeX视觉结合，利用物体的发射率作为先验信息，显著提升了在低光环境下的3D重建能力。

关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的损失函数以优化重建质量，并采用了适合红外图像特性的网络结构，确保了温度和发射率的准确估计。实验中还构建了3D-TeX数据集，为后续研究提供了基础。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，TeX-NeRF在场景重建质量上与高质量RGB图像相当，且在温度估计方面表现优异。具体而言，使用TeX-NeRF进行的重建在多个测试场景中均达到了与传统RGB方法相似的效果，展示了其在低光环境下的强大能力。

🎯 应用场景

TeX-NeRF的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括夜间监控、搜索与救援、以及恶劣天气条件下的环境监测等。通过使用红外图像进行3D重建，该方法能够在可见光无法有效工作的情况下，提供可靠的场景重建和物体温度估计，具有重要的实际意义和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Neural radiance fields (NeRF) has gained significant attention for its exceptional visual effects. However, most existing NeRF methods reconstruct 3D scenes from RGB images captured by visible light cameras. In practical scenarios like darkness, low light, or bad weather, visible light cameras become ineffective. Therefore, we propose TeX-NeRF, a 3D reconstruction method using only infrared images, which introduces the object material emissivity as a priori, preprocesses the infrared images using Pseudo-TeX vision, and maps the temperatures (T), emissivities (e), and textures (X) of the scene into the saturation (S), hue (H), and value (V) channels of the HSV color space, respectively. Novel view synthesis using the processed images has yielded excellent results. Additionally, we introduce 3D-TeX Datasets, the first dataset comprising infrared images and their corresponding Pseudo-TeX vision images. Experiments demonstrate that our method not only matches the quality of scene reconstruction achieved with high-quality RGB images but also provides accurate temperature estimations for objects in the scene.