EndoPBR: Material and Lighting Estimation for Photorealistic Surgical Simulations via Physically-based Rendering
作者: John J. Han, Jie Ying Wu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-02-28
备注: 10 pages, 3 figures
💡 一句话要点
EndoPBR：通过物理渲染进行逼真手术模拟的材质和光照估计
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 物理渲染 手术模拟 材质估计 光照估计 神经渲染 内窥镜图像 深度估计
📋 核心要点
- 手术场景3D视觉缺乏标注数据，阻碍了相关算法的发展，神经辐射场等方法在手术场景中表现不佳。
- 提出EndoPBR，一个可微渲染框架，用于从内窥镜图像和已知几何体中估计材质和光照，实现逼真的新视角合成。
- 实验表明，该方法在新视角合成方面具有竞争力，并且生成的合成数据可用于微调深度估计模型，性能与真实数据相当。
📝 摘要（中文）
针对手术场景中3D视觉缺乏标注数据集的问题，本文提出了一种基于物理渲染的内窥镜图像材质和光照估计的可微渲染框架，旨在为逼真的手术模拟提供支持。与以往将光照和材质联合建模为辐射的方法不同，本文显式地解耦了这些场景属性，以实现鲁棒且逼真的新视角合成。为了消除训练过程中的歧义，本文构建了手术场景中固有的领域特定属性。具体来说，我们将场景光照建模为一个简单的聚光灯，并将材质属性建模为一个由神经网络参数化的双向反射分布函数（BRDF）。通过将颜色预测建立在渲染方程的基础上，我们可以在任意相机姿势下生成逼真的图像。我们在结肠镜3D视频数据集的多个序列上评估了我们的方法，并表明我们的方法产生了与其他方法相比具有竞争力的新视角合成结果。此外，我们证明了合成数据可用于开发3D视觉算法，通过使用我们渲染的输出微调深度估计模型。总体而言，我们发现深度估计性能与使用原始真实图像进行微调相当。
🔬 方法详解
问题定义：手术场景中缺乏带标注的3D视觉数据集，这限制了深度估计、3D重建等算法的开发。现有的神经辐射场（NeRF）和3D高斯溅射等方法在通用计算机视觉领域表现出色，但在手术场景中由于非静态光照和非朗伯表面等挑战，难以取得一致的成功。因此，需要高质量的合成数据来训练和评估相关算法。
核心思路：论文的核心思路是将场景的光照和材质属性显式地解耦，分别进行建模和估计。具体来说，光照被建模为一个简单的聚光灯，而材质属性则被建模为一个由神经网络参数化的双向反射分布函数（BRDF）。通过这种解耦，可以更好地控制场景的光照和材质，从而生成更逼真的图像。此外，将颜色预测建立在渲染方程的基础上，保证了生成图像的物理合理性。
技术框架：EndoPBR框架包含以下主要模块：1) 几何体表示：使用已知的几何体信息作为输入。2) 光照估计：使用神经网络估计聚光灯的光照参数。3) 材质估计：使用神经网络估计BRDF的参数。4) 渲染：使用渲染方程将几何体、光照和材质信息结合起来，生成图像。5) 损失函数：使用图像重建损失和正则化项来训练神经网络。
关键创新：论文的关键创新在于显式地解耦了光照和材质属性，并分别使用神经网络进行建模。与以往将光照和材质联合建模为辐射的方法相比，这种解耦可以更好地控制场景的光照和材质，从而生成更逼真的图像。此外，使用渲染方程保证了生成图像的物理合理性。
关键设计：光照被建模为一个简单的聚光灯，其参数包括位置、方向、颜色和锥角。BRDF使用一个神经网络进行参数化，该网络以视角方向、光照方向和表面法线作为输入，输出反射率。损失函数包括图像重建损失（L1损失或L2损失）和正则化项，用于约束光照和材质参数。网络结构的选择和参数设置需要根据具体的场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EndoPBR方法在新视角合成方面取得了具有竞争力的结果，与现有方法相比，能够生成更逼真的图像。此外，使用EndoPBR生成的合成数据微调深度估计模型，其性能与使用真实数据微调的模型相当，这表明合成数据具有很大的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于手术模拟、机器人辅助手术、医学图像分析等领域。通过生成逼真的合成手术图像，可以用于训练医生和机器人，提高手术技能和效率。此外，还可以用于开发新的医学图像分析算法，例如深度估计、3D重建等，从而辅助医生进行诊断和治疗。
📄 摘要（原文）
The lack of labeled datasets in 3D vision for surgical scenes inhibits the development of robust 3D reconstruction algorithms in the medical domain. Despite the popularity of Neural Radiance Fields and 3D Gaussian Splatting in the general computer vision community, these systems have yet to find consistent success in surgical scenes due to challenges such as non-stationary lighting and non-Lambertian surfaces. As a result, the need for labeled surgical datasets continues to grow. In this work, we introduce a differentiable rendering framework for material and lighting estimation from endoscopic images and known geometry. Compared to previous approaches that model lighting and material jointly as radiance, we explicitly disentangle these scene properties for robust and photorealistic novel view synthesis. To disambiguate the training process, we formulate domain-specific properties inherent in surgical scenes. Specifically, we model the scene lighting as a simple spotlight and material properties as a bidirectional reflectance distribution function, parameterized by a neural network. By grounding color predictions in the rendering equation, we can generate photorealistic images at arbitrary camera poses. We evaluate our method with various sequences from the Colonoscopy 3D Video Dataset and show that our method produces competitive novel view synthesis results compared with other approaches. Furthermore, we demonstrate that synthetic data can be used to develop 3D vision algorithms by finetuning a depth estimation model with our rendered outputs. Overall, we see that the depth estimation performance is on par with fine-tuning with the original real images.