NeRF와 이미지 인페인팅을 이용한 가려진 객체의 표면 재구성

강현석; 박구만

doi:10.5909/JBE.2024.29.4.452

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강현석 (서울과학기술대학교) 박구만 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제29권 제4호

발행연도: 2024.7

수록면: 452 - 463 (12page)

DOI: 10.5909/JBE.2024.29.4.452

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전통적인 3D 비전 연구에서 가장 대표적인 3D 재구성 방법은 다중 시점 기하학을 이용하여 복원하는 것이었다. 다중 시점 기하학 방법은 대상의 특징점을 검출해야 하므로 특징이 명확한 물체가 있어야 복원이 원활하며, 많은 수의 이미지가 필요하다. 최근 딥러닝의 발전은 이러한 제약조건들을 해결하는 방법들을 제시하고 있다. 특히 3D 재구성에서는 NeRF가 발표된 이후 빠르게 발전하고 있다. 하지만 NeRF 방식은 주어진 카메라 시점을 이용하여 3D를 학습하는 방식이기 때문에, 가려진 부분에 대한 복원은 깨끗하게 이뤄지지 않는다. 본 논문은 이미지 인페인팅 기법을 이용하여 대상의 가려진 부분을 2D 이미지상에서 복원한 뒤, NeRF 학습 과정에서 가려진 부분을 3D로 복원하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 가려진 이미지를 사용하여 네트워크를 학습했을 때보다 약 46%의 PSNR 성능 향상을 이루었다.

#3D Reconstruction #Neural Radiance Fields #Image Inpainting

참고문헌 (12)

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Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, “NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis”, The European Conference on Computer Vision, Glasgow, UK. 2020. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58452-8_24

Thomas Muller, Alex Evans, Christoph Schied, Alexander Keller, “Instant neural graphics primitives with a multiresolution hash encoding”, ACM Transactions on Graphics, Vol 41, Issue 4, pp.1-15, 2022. doi: https://doi.org/10.1145/3528223.3530127

Peng Wang, Lingjie Liu, Yuan Liu, “NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction”, Conference on Neural Information Processing Systems, 2021. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.10689

Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, “Generative Adversarial Nets”, Conference on Neural Information Processing Systems, 2014. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.2661

Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, “Denoising Diffusion Probabilistic Models”, Advances in Neural Information Processing Systems, pp.6840-6851, 2020. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.11239

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