NeRSP CVPR24 ਨਿਯੂਰਲ 3D ਰੀਕੰਸਟ੍ਰਕਸ਼ਨ ਫਾਰ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਆਬਜੈਕਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਮੈਨੂਅਲ

ਲੇਖਕ: ਯੁਫੇਈ ਹਾਨ, ਹੇਂਗ ਗੁਓ, ਕੋਕੀ ਫੁਕਾਈ, ਹਿਰੋਆਕੀ ਸੈਂਟੋ, ਬਾਕਸੀਨ ਸ਼ੀ, ਫੂਮੀਓ ਓਕੁਰਾ, ਜ਼ਾਨਯੂ ਮਾ, ਯੂਨਪੇਂਗ ਜੀਆ
ਸੰਬੰਧ: ਬੀਜਿੰਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ ਪੋਸਟ ਐਂਡ ਟੈਲੀਕਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨ, ਓਸਾਕਾ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਪੇਕਿੰਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ

ਸਾਰ: NeRSP ਉਤਪਾਦ ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਤਪਾਦ ਵਰਤੋਂ ਨਿਰਦੇਸ਼

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
NeRSP ਉਤਪਾਦ ਸਪਾਰਸ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਮਲਟੀ ਲੱਭਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈview ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਚਮਕ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸ਼ਕਲ।

ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੰਮ
NeRSP ਨਿਊਰਲ ਰੈਡੀਅੰਸ ਫੀਲਡਸ (NeRF) ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਦੂਰੀ ਫੀਲਡ (SDF) ਦੁਆਰਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਤਹ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨਤਾਯੋਗ ਗੋਲਾਕਾਰ ਟਰੇਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਾਲੀਅਮ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ
NeRSP ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੋਲੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ:

ਸਵਾਲ: ਐਡਵਾਨ ਕੀ ਹੈtag3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ NeRSP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ e?
A: NeRSP ਸਪਾਰਸ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਦੀ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਵਾਲ: ਕੀ NeRSP ਉਤਪਾਦ ਫੈਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
A: ਜਦੋਂ ਕਿ NeRSP ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਫੈਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਆਕ੍ਰਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਸਾਰੇ ਪਾਸੇ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ views.

NeRSP:
ਸਪਾਰਸ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ

Yufei Han1† Heng Guo1†∗ Koki Fukai2† Hiroaki Santo2 Boxin Shi3,4 Fumio Okura2 Zhanyu Ma1 Yunpeng Jia1

ਬੀਜਿੰਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ਼ ਡਾਕ ਅਤੇ ਦੂਰਸੰਚਾਰ

ਸੂਚਨਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਸਕੂਲ, ਓਸਾਕਾ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ
ਮਲਟੀਮੀਡੀਆ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ, ਸਕੂਲ ਆਫ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ, ਪੇਕਿੰਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ 4 ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਰਿਸਰਚ ਸੈਂਟਰ ਆਫ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ, ਸਕੂਲ ਆਫ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ, ਪੇਕਿੰਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ
- {hanyufei, guoheng, mazhanyu}@bupt.edu.cn shiboxin@pku.edu.cn
- {santo.hiroaki, okura, fukai.koki}@ist.osaka-u.ac.jp xibei156@163.com.

ਐਬਸਟਰੈਕਟ

ਅਸੀਂ NeRSP ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਸਪਾਰਸ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਤਕਨੀਕ। ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਪੈਕੂਲਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹੁੰਦੇ ਹਨ view- ਨਿਰਭਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਲਟੀ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈview ਬਹੁ ਲਈ ਇਕਸਾਰਤਾview ਸਟੀਰੀਓ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਿਹਾਰਕ ਕੈਪਚਰ ਸੈਟਿੰਗ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪਾਰਸ ਚਿੱਤਰ ਇਨਪੁਟਸ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ ਦੇ ਮੇਲ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਵਿਗੜਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੇਪਰ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪੋਲੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਫਾਰਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਲਟੀ ਤੋਂ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂview ਅਜ਼ੀਮਥ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਜੋ ਸੰਯੁਕਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਤੰਤੂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲ ਕੀਤੀ ਸਤਹ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਅਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ 6 ਦੇ ਨਾਲ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸਤਹ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ views ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ.

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਬਹੁview 3D ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ (ਸੀਵੀ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਇਸ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ [14]। ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਸਤਹ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ [27, 28] ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਰੋਸ਼ਨ ਫੀਲਡਾਂ [22] ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਬਹੁview 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ [5, 33, 38, 41] ਨੇ ਬਹੁਤ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਕਾਰ ਰਿਕਵਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਲਟੀview ਸਟੀਰੀਓ (MVS) ਵਿਧੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਚਕਾਰ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ ਲੱਭਣ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ views, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਅਤੇ ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ views.

ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹਾਂ ਲਈ, view- ਨਿਰਭਰ ਸਤਹ ਐਪ-

ਬਰਾਬਰ ਯੋਗਦਾਨ. ∗ ਅਨੁਸਾਰੀ ਲੇਖਕ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੰਨਾ: https://yu-fei-han.github.io/NeRSP-project/.

ਚਿੱਤਰ 1. ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ 6 ਸਪਾਰਸ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ (ਉੱਪਰ ਦੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ) ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹ ਦੀ ਆਕਾਰ ਰਿਕਵਰੀ। ਸਾਡਾ NeRSP ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟਸ (S-VolSDF [35]) ਜਾਂ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਰਿਫਲੈਕਟੈਂਸ (PANDORA [9]) ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਪੀਅਰੈਂਸ MVS ਵਿੱਚ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਗਈ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਾਜ਼ਾ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Ref-NeuS [13], NeRO [19], ਅਤੇ PANDORA [9]) ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਉਲਟ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸੰਘਣੀ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ views ਨੂੰ ਸ਼ਕਲ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਵਾਧੂ ਅਣਜਾਣ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਲਬੇਡੋ, ਖੁਰਦਰਾਪਣ, ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ।

ਸਪਾਰਸ ਇੰਪੁੱਟ ਤੋਂ views, ਕਾਫ਼ੀ ਮਲਟੀ ਲੱਭਣਾ ਅਕਸਰ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈview ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰਦੇ ਹੋ view-ਨਿਰਭਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ, ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਚਮਕ ਤੋਂ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਕਾਰ-ਰੈਡੀਐਂਸ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ [40] ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਪਾਰਸ ਲਈ ਤਾਜ਼ਾ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ views (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, S-VolSDF [35] ਅਤੇ SparseNeuS [20]) ਨੂੰ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਸਤਹ ਲਈ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਦੋਵਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ RGB ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਪਾਰਸ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ NeRSP, ਸਪਰਸ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਦੇ ਕੋਣ (AoP) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ π ਅਤੇ π/2 ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਸਤਹ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਦੇ ਅਜ਼ੀਮਥ ਕੋਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਮਲਟੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈview ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਕਾਰ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਆਕਾਰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ [6] ਸਪਾਰਸ ਅਧੀਨ view ਸੈਟਿੰਗਾਂ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ [2] ਤੋਂ ਇੱਕ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਮੁੜ-ਰੈਂਡਰਡ ਅਤੇ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਤੰਤੂ ਸਤਹ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਾਂਡੋਰਾ [9]) ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਫ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਕਾਰ ਵੀ ਆਕਾਰ-ਰੈਡੀਐਂਸ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਖਰਾਬ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਪੋਲੈਮੀਟ੍ਰਿਕ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀ ਪਾਂਡੋਰਾ [9] ਦੇ ਉਲਟ ਸਿਰਫ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਾਡਾ NeRSP ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਸਤਹ ਦੇ ਆਕਾਰ ਲਈ ਹੱਲ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। , ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 1 ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ NeRSP ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਮਲਟੀ ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈView ਅਲਾਈਨਡ ਗਰਾਊਂਡ-ਟਰੂਥ (GT) 6D ਮੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ 3 ਵਸਤੂਆਂ ਵਾਲੇ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ RMVP3D ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਂਡੋਰਾ ਡੇਟਾਸੈਟ [9] ਸਿਰਫ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਲਾਈਨਡ ਜੀਟੀ ਜਾਲ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਸਤਹ ਦੇ ਨਾਰਮਲ view ਮਲਟੀ ਦੇ ਇੱਕ ਗਿਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿਓview ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ।

ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਬਹੁ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਾਂview ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੁਆਰਾ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ

NeRSP, ਸਪਾਰਸ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪਹਿਲਾ ਤਰੀਕਾ views;

ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ; ਅਤੇ
RMVP3D, ਪਹਿਲੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਮਲਟੀview ਗਿਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ GT ਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ।

ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੰਮ

ਬਹੁview ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਰੈਡੀਅੰਸ ਫੀਲਡਸ (NeRF) [3, 22, 40] ਨੇ ਨਾਵਲ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। view ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ. NeRF ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ, ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ [24] ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਸਤਹ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਦੂਰੀ ਖੇਤਰ (SDF) ਦੁਆਰਾ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। DVR [24] ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਵਿਧੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਗੋਲੇ ਟਰੇਸਿੰਗ [37], ਵੌਲਯੂਮ ਰੈਂਡਰਿੰਗ [26, 33, 38], ਜਾਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ-ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸ਼ਕਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ [18, 34] ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਫੈਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਆਕਾਰ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਫੋਟੋ-ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਸਾਰੇ ਪਾਸੇ ਵੈਧ ਹੈ views.

ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਵੈਧ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਢੰਗ [5, 41, 42] ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ view-ਨਿਰਭਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ, ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਈਲ-ਲਿਊਮੀਨੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਗੁਣਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਲਬੇਡੋ ਅਤੇ ਖੁਰਦਰਾਪਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਪਰੋਕਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀਜਨਕ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਗਾੜ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਰਾਬ ਹੈ। ਨੀਰੋ [19] ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਪਲਿਟ-ਸਮ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਸਕ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਪਰੋਕਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਆਕਾਰ ਰਿਕਵਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਲਈ ਸੰਘਣੀ ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਚਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਪਾਰਸ ਨਾਲ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ views ਕੁਸ਼ਲ ਕੈਪਚਰ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਵਿਹਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸੀਮਿਤ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ views, ਆਕਾਰ-ਰੈਡੀਐਂਸ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਅਤੇ ਵਿਗੜੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਰਿਕਵਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਢੰਗ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜੋੜ ਕੇ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਤਹ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਦੀ ਨਿਰਵਿਘਨਤਾ [25], ਮੋਟੇ ਡੂੰਘਾਈ ਪਹਿਲਾਂ [10, 32], ਜਾਂ ਸਥਿਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਏਨਕੋਡਿੰਗ [36] ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ। ਕੁਝ ਵਿਧੀਆਂ [7, 20, 39] ਸਪਾਰਸ 3D ਪੁਨਰਗਠਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਡੀਸ਼ਨਡ 3D ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਹੋਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਾਇਰਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। S-VolSDF [35] ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਲਟੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈview ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਜੋਂ ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਜੇ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ।

ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਦੋਨਾਂ ਸਿੰਗਲ- ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।view ਸੈਟਿੰਗਾਂ [1, 2, 16, 23, 29] ਅਤੇ ਮਲਟੀview ਸੈਟਿੰਗਾਂ [6, 8, 9, 11, 12, 43]। RGB ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ AoP ਸਤਹ ਆਮ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿੰਗਲ-view ਧਰੁਵੀਕਰਨ (SfP) ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਆਕਾਰ ਇਸ ਸੰਪੱਤੀ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਰੀ ਵਾਲੀ ਰੋਸ਼ਨੀ [21, 29] ਜਾਂ ਅਣਜਾਣ ਕੁਦਰਤੀ ਰੌਸ਼ਨੀ [1, 16] ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਸਧਾਰਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਬਹੁview ਐਸਐਫਪੀ ਵਿਧੀਆਂ [8, 43] ਮਲਟੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਏਓਪੀ ਵਿੱਚ π ਅਤੇ π/2 ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨview ਨਿਰੀਖਣ ਪਾਂਡੋਰਾ [9] ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਪਹਿਲੀ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਤਹ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਹੈ। MVAS [6] ਮਲਟੀ ਤੋਂ ਸਤਹ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈview ਅਜ਼ੀਮਥ ਨਕਸ਼ੇ, ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ AoP ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਸਬੰਧਤ ਹਨ

ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਚਿੱਤਰ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਸਪਾਰਸ ਸ਼ਾਟ ਦੇ ਤਹਿਤ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ

ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋ-ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 2 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੈਮਰਾ ਚਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਕੋਣਾਂ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ {I0, I45, I90, I135} ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਚਾਰ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈਆਂ ਲਾਈਟਾਂ ਦੀ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ 4D ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ s = [s0, s1, s2, s3] ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਗੋਲਾਕਾਰ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ s3 ਨੂੰ 0 ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਦੇ ਕੋਣ (AoP) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਭਾਵ

AoP ਅਤੇ Stokes ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤ
AoP ϕa ਦਿੱਤੇ ਗਏ, ਸਤ੍ਹਾ ਦਾ ਅਜ਼ੀਮਥ ਕੋਣ ਜਾਂ ਤਾਂ ϕa + π/2 ਜਾਂ ϕa + π ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ π ਅਤੇ π/2 ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਤ੍ਹਾ ਸਪੇਕੂਲਰ ਹੈ ਜਾਂ ਫੈਲੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਲਟੀ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆਂਦੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂview ਅਜ਼ੀਮਥ ਮੈਪ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਏਓਪੀ ਦੇ ਕੇਸ ਤੱਕ ਵਧਾਓ।

MVAS [6] ਦੇ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਿੰਦੂ x ਲਈ, ਇੱਕ ਕੈਮਰੇ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਤਹ ਆਮ n ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਜ਼ੀਮਥ ਐਂਗਲ ϕ view ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ

ਜਿੱਥੇ R = [r1, r2, r3]⊤ ਕੈਮਰਾ ਪੋਜ਼ ਦਾ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ Eq ਨੂੰ ਮੁੜ-ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। (3) ਹੇਠਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਤਹ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਟੈਂਜੈਂਟ ਵੈਕਟਰ t(ϕ) ਵਿਚਕਾਰ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ,

AoP ਅਤੇ ਅਜ਼ੀਮਥ ਕੋਣ ਵਿਚਕਾਰ π ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ Eq ਵਜੋਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। (4) ਖੜ੍ਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ϕ ਨੂੰ π ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ। π/2 ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਸੂਡੋ-ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਡ ਟੈਂਜੈਂਟ ਵੈਕਟਰ tˆ(ϕ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ

ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਿੰਦੂ x ਨੂੰ f ਦੁਆਰਾ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ views, ਅਸੀਂ Eq ਸਟੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। (4) ਅਤੇ Eq. (5) k ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ AoPs 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ, ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਸਿਸਟਮ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

T(x)n(x) = 0. (6)

ਅਸੀਂ ਇਸ ਰੇਖਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਬਹੁ- ਲਈ ਆਪਣੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂview ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ।

ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤ
ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਘਟਨਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਗੈਰ-ਧਰੁਵੀ ਹੈ, ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ω ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

si(ω) = L(ω)[1, 0, 0, 0]⊤, (7)

ਜਿੱਥੇ L(ω) ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਕੈਮਰੇ ਦੁਆਰਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ 4×4 ਮੂਲਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਐਚ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮੁਲਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਘਟਨਾ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਅਟੁੱਟ ਰੂਪ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ

ਜਿੱਥੇ v ਅਤੇ Ω ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ view ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਅਟੁੱਟ ਡੋਮੇਨ. ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ BRDF (pBRDF) ਮਾਡਲ [2] ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ Hd ਅਤੇ Hs ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਸਪੇਕੂਲਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ

ਪਾਂਡੋਰਾ [9] ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ

ਜਿੱਥੇ Ld =fΩ ρL(ω)ω⊤n T+i T−i dω ਨੂੰ ਸਤਹ ਸਾਧਾਰਨ n, ਫ੍ਰੈਸਨੇਲ ਟ੍ਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂਕ [2] T+i,o ਅਤੇ T−i,o, ਡਿਫਿਊਜ਼ ਐਲਬੇਡੋ ρ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਫੈਲੀ ਚਮਕ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। , ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦਾ ਅਜ਼ੀਮਥ ਕੋਣ ϕn। Ls = fΩ L(ω) DG 4n⊤v dω ਫਰੈਸਨੇਲ ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂਕ [2] R+ ਅਤੇ R− ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਪੇਕੂਲਰ ਚਮਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਘਟਨਾ ਅਜ਼ੀਮਥ ਕੋਣ ϕh ਅੱਧਾ ਵੈਕਟਰ h = ω+v∥ω+v∥22, ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੇਸੈਟ ਮਾਡਲ [31] ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ ਵੰਡ ਅਤੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਦੀ ਮਿਆਦ D ਅਤੇ G।

ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਪੂਰਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। Eq ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। (10), ਅਸੀਂ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਢੰਗ

ਸਾਡਾ NeRSP ਸਪਾਰਸ ਮਲਟੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈview ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ, ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਸਤੂ ਦਾ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਿਲੂਏਟ ਮਾਸਕ, ਅਤੇ ਕੈਮਰਾ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੋਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ SDF ਦੁਆਰਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਤਹ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਆਊਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਕਾਰ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਸਦੇ ਬਾਅਦ ਸਾਡੇ NeRSP ਦੇ ਨੈਟਵਰਕ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ.

ਸਪਾਰਸ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ
ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਸਪਾਰਸ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਸਤਹ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਘੋਲ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। viewਐੱਸ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 3 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ 2 ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਂ views ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨਾਲ। ਸਿਰਫ਼ ਆਰਜੀਬੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ (ਨੀਰੋ [19] ਅਤੇ S-VolSDF [35] ਵਿੱਚ ਸੈਟਿੰਗ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ), ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਿੰਦੂ ਪੋਜੀਸ਼ਨਾਂ, ਸਤਹ ਦੇ ਨਾਰਮਲ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਲਬੇਡੋ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖ ਸੁਮੇਲ ਇੱਕੋ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰੀਖਣ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੈਮਰਾ ਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ 3D ਪੁਆਇੰਟ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ RGB ਮਾਪ ਹਨ। ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਹਰੇਕ 6D ਬਿੰਦੂ ਲਈ 3 ਮਾਪ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ (ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਵਿੱਚ 3 ਤੱਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ), ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਸਧਾਰਣ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੋਲਰਾਈਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ ਲਈ ਗੈਰ-ਫਿੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ AoP ਨਕਸ਼ੇ 1 ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਕਿਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਿੰਦੂ ਲਈ π ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਤੱਕ ਸਤ੍ਹਾ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੈਮਰਾ ਕਿਰਨ ਸਤ੍ਹਾ ਨੂੰ ਕੱਟਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਤੀਜਾ view ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ [6]। ਇਸ ਲਈ, ਸਪਾਰਸ ਦੇ ਅਧੀਨ views ਸੈਟਿੰਗ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 2 viewਚਿੱਤਰ 3 ਵਿੱਚ), ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜਾਂ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸੀਨ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 3 ਦੇ ਹੇਠਲੇ-ਸੱਜੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਸਹੀ ਸੀਨ ਪੁਆਇੰਟ ਪੋਜੀਸ਼ਨ ਦੀ ਸਤਹ ਆਮ ਉਮੀਦਵਾਰ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐੱਸ 'ਤੇ ਸਤ੍ਹਾ ਆਮ ਵਾਂਗampled ਸੀਨ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਬਿੰਦੂ ਇੱਕ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਸਤਹ 'ਤੇ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਸਪਾਰਸ-ਸ਼ਾਟ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਹੱਲ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

NeRSP
ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਤਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 4 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਾਡਾ NeRSP PANDORA [9] ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਤਰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ Ref-NeRF [30] ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਤੋਂ ਨਿਕਲਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਰੋਸ਼ਨੀ ਕਿਰਨ ਲਈ o ਦਿਸ਼ਾ v ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਐੱਸampਯਾਤਰਾ ਦੂਰੀ ti ਦੇ ਨਾਲ ਰੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ, ਇਸਦਾ ਸਥਾਨ xi = o + tiv 'ਤੇ ਡੀ-ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। NeRF [25] ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੌਲਯੂਮ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ s(v) ਨੂੰ ਵਾਲੀਅਮ ਧੁੰਦਲਾਪਨ σi ਅਤੇ s 'ਤੇ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ampਕਿਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂ, ਭਾਵ

ਕਿੱਥੇ ਦੇ ਸੰਚਤ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਓampਅਗਵਾਈ ਬਿੰਦੂ.

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀ NeuS [33] ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ SDF ਨੈਟਵਰਕ ਤੋਂ ਵਾਲੀਅਮ ਧੁੰਦਲਾਪਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ SDF ਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਤੋਂ ਸਤਹ ਆਮ ਨੂੰ ਵੀ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ। s 'ਤੇ so(xi, v) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈampled ਪੁਆਇੰਟ, ਅਸੀਂ Eq ਵਿੱਚ ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। (10)। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡਿਫਿਊਜ਼ ਰੈਡੀਅੰਸ Ld ਡਿਫਿਊਜ਼ ਐਲਬੇਡੋ ਅਤੇ ਫਰੈਸਨੇਲ ਟਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂਕ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੀਨ ਪੋਜੀਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸਦੇ ਉਲਟ view ਦਿਸ਼ਾ ਇਸਲਈ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਿੰਦੂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ Ld ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫੈਲੀ ਚਮਕ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਪੈਕੂਲਰ ਰੋਸ਼ਨੀ Ls ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਸਪੈਕੂਲਰ ਲੋਬ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ view ਦਿਸ਼ਾ, ਸਤਹ ਸਧਾਰਣ, ਅਤੇ ਸਤਹ ਦੀ ਖੁਰਦਰੀ। ਇਸਲਈ ਅਸੀਂ ਸਤਹ ਦੇ ਖੁਰਦਰੇਪਨ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ RoughnessNet ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ view ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਤਹ ਸਧਾਰਣ, ਅਸੀਂ Ref-NeRF [30] ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਥਿਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਪੈਕੂਲਰ ਚਮਕ Ls ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। Ld ਅਤੇ Ls ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ Eq ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। (10)।

ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ
ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ˆs(v) ਅਤੇ ਪੁਨਰਗਠਿਤ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ s(v) ਵਿਚਕਾਰ L1 ਦੂਰੀ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵ,

ਜਿੱਥੇ V ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਸਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੁੱਟੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਕੈਮਰਾ ਕਿਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ viewਐੱਸ. ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ. ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਤ੍ਹਾ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੱਕ ਕੈਮਰਾ ਰੇ v ਦੇ ਨਾਲ 3D ਸੀਨ ਪੁਆਇੰਟ x ਲੱਭਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ 2D-ਪਿਕਸਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦੇ ਹਾਂ। viewਐੱਸ. ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ Eq ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। (6), ਭਾਵ,

ਜਿੱਥੇ ਐਕਸ ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਸਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੇ ਕਿਰਨ-ਸਤਹ ਦੇ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ viewਐੱਸ. ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਸਕ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਾਸਕ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਈਕੋਨਲ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ। ਮਾਸਕ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ

ਕਿੱਥੇ k-th ਕੈਮਰਾ ਰੇ 'ਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮਾਸਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ GT ਮਾਸਕ ਮੁੱਲ Mk ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। BCE ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਕਰਾਸ-ਐਂਟ੍ਰੋਪੀ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਜਿੱਥੇ ni,k i-th s 'ਤੇ SDF ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਸਤਹ ਸਧਾਰਨ ਹੈampk-th ਕੈਮਰਾ ਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਅਗਵਾਈ ਵਾਲਾ ਬਿੰਦੂ। ਸਾਡੇ NeRSP ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਉਪਰੋਕਤ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਭਾਵ

ਜਿੱਥੇ λe, λm, ਅਤੇ λp ਅਨੁਸਾਰੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਲਈ ਗੁਣਾਂਕ ਹਨ।

RMVP3D ਡੇਟਾਸੈਟ
ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਵਿਧੀ ਦਾ ਗਿਣਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਮਲਟੀ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂview ਇਕਸਾਰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਜਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ। ਚਿੱਤਰ 5 (ਖੱਬੇ) ਸਾਡੇ ਕੈਪਚਰਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕੈਮਰਾ, FLIR BFS-U3-51S5PC-C, ਇੱਕ 12 mm ਲੈਂਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਰੇਲ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੈਮੋਸਾਈਕ ਕਰਨ ਲਈ OpenCV ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ 1224, 1024, 0, ਅਤੇ 45 ਡਿਗਰੀ 'ਤੇ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਰ ਐਂਗਲਾਂ ਨਾਲ 90×135 ਰੰਗ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਰੇਲ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਟਾਰਗੇਟ ਆਬਜੈਕਟ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਮੂਵ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਤੀ ਆਬਜੈਕਟ 60 ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ 4 ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਟੀਚੇ ਵਜੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: DOG, FROG, LION, ਅਤੇ BALL, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 5 (ਮੱਧ) ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਜਾਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ 0.01 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲੇਜ਼ਰ ਸਕੈਨਰ ਕ੍ਰੀਫਾਰਮ ਹੈਂਡੀਸਕੈਨ ਬਲੈਕ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰ ਲਈ ਜਾਲ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ views, ਅਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਲਬਧ ਸਾਰੇ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਆਕਾਰ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਪਾਂਡੋਰਾ [9] ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ views ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਜਾਲ ਨੂੰ ICP ਐਲਗੋਰਿਦਮ [4] ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਇੱਕ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ। ਜ਼ਮੀਨੀ-ਸੱਚ ਆਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਅਤੇ ਬਹੁview ਚਿੱਤਰ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ 360-ਡਿਗਰੀ ਕੈਮਰਾ THETA Z1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਵੀ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਿਊਰਲ ਇਨਵਰਸ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

ਪ੍ਰਯੋਗ

ਅਸੀਂ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ NeRSP ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: 1) ਮੌਜੂਦਾ ਮਲਟੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾview ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ; 2) ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ 'ਤੇ ਐਬਲੇਸ਼ਨ ਅਧਿਐਨ 3) ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਅਸੀਂ BRDF ਅਤੇ ਨਾਵਲ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ view ਪੂਰਕ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ.

ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਬੇਸਲਾਈਨ
ਡਾਟਾਸੈੱਟ। ਅਸੀਂ ਦੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਪੈਨ-ਡੋਰਾ ਡੇਟਾਸੈਟ [9] ਅਤੇ ਸਾਡਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ RMVP3D, ਜਿੱਥੇ ਪਾਂਡੋਰਾ ਡੇਟਾਸੈਟ [9] ਸਿਰਫ ਗੁਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਜਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮਲਟੀ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂview ਮਿਤਸੁਬਾ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਇੰਜਣ [3] ਦੇ ਨਾਲ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ SMVP15D, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨਾਲ 5 ਵਸਤੂਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 6 ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਕਸ਼ੇ2 ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 6 ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। views ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰੈਂਡਰਡ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਲਈ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ, GT ਸਤਹ ਸਧਾਰਨ ਨਕਸ਼ੇ, ਅਤੇ AoP ਨਕਸ਼ੇ ਵੀ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਬੇਸਲਾਈਨ। ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਬਹੁ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈview ਸਪਾਰਸ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਲਈ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹ ਨੀਰੋ [3] ਅਤੇ ਸਪਾਰਸ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ 19D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। views S-VolSDF [35]. ਉਪਰੋਕਤ ਦੋ ਵਿਧੀਆਂ RGB ਚਿੱਤਰ ਇਨਪੁਟਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਬਹੁ ਲਈview ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸਟੀਰੀਓ, ਅਸੀਂ PANDORA [9] ਅਤੇ MVAS [6] ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ ਵਜੋਂ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ। ਨੀਰੋ [19] ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਸਿਲੂਏਟ ਮਾਸਕ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾ ਲਈ, ਅਸੀਂ NeRO [19] ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾਸਕ ਦੇ ਨਾਲ RGB ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਿਛੋਕੜ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ ਜੀਟੀ ਮੇਸ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ (CD) ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ GT ਸਤਹ ਦੇ ਸਾਧਾਰਨ ਵਿਚਕਾਰ ਔਸਤ ਐਂਗੁਲਰ ਗਲਤੀ (MAE) ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। viewਸਾਡੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੇਟ 'ਤੇ ਆਕਾਰ ਰਿਕਵਰੀ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਰਣੀ 1 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ SMVP3D 'ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਸਾਡੀਆਂ ਦੀ ਆਕਾਰ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ 5 ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ 7 ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, NeRO [19] ਅਤੇ S-VolSDF [35] ਬੰਦ-ਅੱਪ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਤਹ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। viewਐੱਸ. ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ ਆਰਜੀਬੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਸਪਾਰਸ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦਾ ਵਿਗਾੜ ਬਹੁਤ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। MVAS [6] ਅਤੇ PANDORA [9] ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਪਾਰਸ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪੁਨਰਗਠਿਤ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹ ਆਕਾਰ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹਨ। views ਸੈਟਿੰਗ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੰਦ-ਅੱਪ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ views, ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਆਕਾਰ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਹੱਲ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ GT ਆਕਾਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਜਬ ਆਕਾਰ ਰਿਕਵਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪੁਨਰਗਠਿਤ ਜਾਲ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਸਤਹ ਦੇ ਆਮ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਰਣੀ 2 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ 6 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਤਹ ਸਾਧਾਰਨ ਦੀਆਂ ਔਸਤ ਕੋਣੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। viewਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ s. ਸਾਰਣੀ 1 ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ, NeRSP ਔਸਤਨ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀਆਂ ਔਸਤ ਕੋਣੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਨੀਰੋ [19], MVAS [6], ਅਤੇ PANDORA [9] ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਵਿਡ ਅਤੇ ਡਰੈਗਨ ਵਸਤੂਆਂ 'ਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਬਕਾ ਵਜੋਂample, MVAS [6] ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀ 1 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਗਈ ਦੂਜੀ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਔਸਤ ਕੋਣੀ ਗਲਤੀ 20◦ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਧੀਆਂ ਸਪਾਰਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ views ਸੈਟਿੰਗ, ਜਿੱਥੇ ਸਤਹ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਰੈਗਨ ਦੇ ਫਲੇਕਸ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਰਾਮਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਸਾਰਣੀ 1. ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ (↓) ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੇਟ 'ਤੇ ਆਕਾਰ ਰਿਕਵਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀਆਂ ਅਤੇ ਦੂਜੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬੋਲਡ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। “N/A” ਉਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਖਾਸ ਵਿਧੀ ਵਾਜਬ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ।

ਐਬਲੇਸ਼ਨ ਅਧਿਐਨ
ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਬਲੇਸ਼ਨ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਡ੍ਰੈਗਨ ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਾਬਕਾ ਵਜੋਂ ਲੈਣਾample, ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ Lp ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ Lg ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 8 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਅਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸਤਹ ਦੇ ਆਮ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਪਾਰਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਆਕਾਰ ਦੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ views ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੰਦ-ਅੱਪ ਤੋਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ views, ਲੱਤ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਵਤਲ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ ਦੋ ਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ views ਇਸ ਖੇਤਰ ਲਈ, ਸਿਰਫ AoP ਨਕਸ਼ਿਆਂ [6] ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸ਼ਕਲ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਅਸੀਂ ਵਿਗੜੇ ਹੋਏ ਆਕਾਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਸਪਾਰਸ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰੀਖਣ ਆਕਾਰ, ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਅਤੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਗਾੜਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਜੀਓ-ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਸਾਡਾ NeRSP ਸ਼ਕਲ ਦੀ ਮੁੜ-ਕਵਰੀ ਦੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਆਕਾਰ GT ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੰਦ-ਅੱਪ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ views.

ਚਿੱਤਰ 8. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ ਐਬਲੇਸ਼ਨ ਅਧਿਐਨ। ਉੱਪਰੀ ਅਤੇ ਹੇਠਲੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਹਰੇਕ ਉਪ-ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਔਸਤ ਕੋਣੀ ਗਲਤੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸਤਹ ਦੇ ਸਧਾਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅਸਲ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਰਿਕਵਰੀ ਆਕਾਰ
ਪਿਛਲੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ 9D ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾਸੇਟਸ PANDORA ਡੇਟਾਸੇਟ [3] ਅਤੇ RMVP3D 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਪਾਂਡੋਰਾ ਡੇਟਾਸੈਟ [9] 'ਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 9 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਪੈਨ-ਡੋਰਾ ਡੇਟਾਸੈਟ [9] ਦੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। S-VolSDF [35] ਅਤੇ NeRO [19] ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਦਿੱਖ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਕਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਸਤਹ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਉਖੜੇ ਹੋਏ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਰਿਫਲੈਕਟੈਂਸ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਐਮਵੀਏਐਸ [6] ਅਤੇ ਪਾਂਡੋਰਾ [9] ਕੋਲ ਸਪਾਰਸ ਕੈਪਚਰ ਸੈਟਿੰਗ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਿਰਫ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜਾਂ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮੂਥ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਜਾਂ ਅਵਤਲ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਸ਼ਕਲ ਕਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।

ਸਾਰਣੀ 3. ਚੈਂਫਰ ਡਿਸ-ਟੈਂਸ (↓) ਦੇ ਨਾਲ RMVP3D 'ਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਸਾਡਾ ਤਰੀਕਾ ਔਸਤਨ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਿਧੀ	DOG	ਸ਼ੇਰ	ਡੱਡੂ	ਬਾਲ	ਔਸਤ
ਨੀਰੋ [19]	9.11	10.74	6.21	3.87	7.48
S-VolSDF [35]	9.93	7.39	7.91	18.4	10.91
MVAS [6]	9.23	7.51	9.90	4.77	7.86
ਪੰਡੋਰਾ [9]	14.3	15.04	11.27	3.96	11.14
NeRSP (ਸਾਡਾ)	8.80	5.18	6.70	3.84	6.13

RMVP3D 'ਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਰਣੀ 3 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ RMVP3D ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ, ਸਾਡਾ NeRSP ਔਸਤਨ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ 10 ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ਡ ਆਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਸਤ੍ਹਾ S-VolSDF [35] ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਤੋਂ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੰਦ-ਅੱਪ ਵਿੱਚ FROG ਵਸਤੂ ਦੀ ਖੁਰਲੀ ਸਤਹ ਦੁਆਰਾ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। viewਐੱਸ. ਨੀਰੋ [19] ਅਤੇ ਪਾਂਡੋਰਾ [9] ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ BALL ਵਸਤੂ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸਮਾਨ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ। LION ਵਰਗੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਕਾਰਾਂ ਲਈ, ਸਪਾਰਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵਿਗੜੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਰਿਕਵਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। view ਸੈਟਿੰਗ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਡੀਆਂ ਜੀਟੀ ਮੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਨ, ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।

ਸਿੱਟਾ

ਅਸੀਂ NeRSP ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਸਪੇਅਰ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀ। ਆਕਾਰ-ਰੈਡੀਐਂਸ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਧੀਆਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਜਾਂ ਸਪਾਰਸ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ views ਅਤੇ RGB ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਦੋਵਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਅਸੀਂ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਕਾਰ ਦੀ ਘੋਲ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਸਤਹ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਰਿਕਵਰੀ ਲਈ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ 6 ਦੇ ਨਾਲ views, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸੀਮਾ
ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ-ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਅਤੇ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਵਾਤਾਵਰਣ-ਮੇਂਟ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਕੰਮ NeISF [17] ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸ ਕੰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਸਪਾਰਸ ਸ਼ਾਟ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।
ਰਸੀਦ
ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬੀਜਿੰਗ ਨੈਚੁਰਲ ਸਾਇੰਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੰਬਰ Z200002, ਨੈਸ਼ਨਲ ਨੇਚਰ ਸਾਇੰਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਆਫ ਚਾਈਨਾ (ਗ੍ਰਾਂਟ ਨੰ. 62136001, 62088102, 62225601, U23B2052), BUPT ਦੀ ਯੂਥ ਇਨੋਵੇਟਿਵ ਰਿਸਰਚ ਟੀਮ ਅਤੇ ਕੇ.ਕੇ.ਪੀ.ਐਸ.ਡੀ.ਏ.ਕੇ. ਨੰ. (ਗ੍ਰਾਂਟ ਨੰ. JP2023K02 ਅਤੇ JP22H17910)। ਅਸੀਂ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਵਟਾਂਦਰੇ ਲਈ Youwei Lyu ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਹਵਾਲੇ

ਯੂਨਹਾਓ ਬਾ, ਅਲੈਕਸ ਗਿਲਬਰਟ, ਫ੍ਰੈਂਕਲਿਨ ਵੈਂਗ, ਜਿਨਫਾ ਯਾਂਗ, ਰੂਈ ਚੇਨ, ਯਿਕਿਨ ਵਾਂਗ, ਲੇਈ ਯਾਨ, ਬਾਕਸੀਨ ਸ਼ੀ, ਅਤੇ ਅਚੁਤਾ ਕਾਦੰਬੀ। ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਤੋਂ ਡੂੰਘੀ ਸ਼ਕਲ। ECCV ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 554–571, 2020. 2
Seung-Hwan Baek, Daniel S Jeon, Xin Tong, ਅਤੇ Min H Kim. ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਐਸਵੀਬੀਆਰਡੀਐਫ ਅਤੇ ਨਾਰਮਲਾਂ ਦੀ ਸਮਕਾਲੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ। ACM TOG, 37(6):268–1, 2018. 2, 3, 4

ਜੋਨਾਥਨ ਟੀ ਬੈਰਨ, ਬੇਨ ਮਿਲਡਨਹਾਲ, ਮੈਥਿਊ ਟੈਂਸਿਕ, ਪੀਟਰ ਹੇਡਮੈਨ, ਰਿਕਾਰਡੋ ਮਾਰਟਿਨ-ਬਰੂਲਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੁਲ ਪੀ ਸ਼੍ਰੀਨਿਵਾਸਨ। Mip-NeRF: ਐਂਟੀ-ਐਲੀਜ਼ਿੰਗ ਨਿਊਰਲ ਰੇਡੀਏਂਸ ਫੀਲਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਸਕੇਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ। ICCV ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 5855–5864, 2021. 2
ਪਾਲ ਜੇ ਬੇਸਲ ਅਤੇ ਨੀਲ ਡੀ ਮੈਕਕੇ। 3-D ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਧੀ। ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ IV ਵਿੱਚ: ਨਿਯੰਤਰਣ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਪੰਨੇ 586–606, 1992. 6
ਮਾਰਕ ਬੌਸ, ਵਰੁਣ ਜੇampਐਨੀ, ਰਾਫੇਲ ਬਰੌਨ, ਸੀ ਲਿਊ, ਜੋਨਾਥਨ ਬੈਰਨ, ਅਤੇ ਹੈਂਡਰਿਕ ਲੈਂਸਚ। ਨਿਊਰਲ-ਪੀਆਈਐਲ: ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਸੜਨ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਪੂਰਵ-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਰੋਸ਼ਨੀ। NeurIPS ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 10691–10704, 2021. 1, 2

Xu Cao, Hiroaki Santo, Fumio Okura, ਅਤੇ Yasuyuki Matsushita। ਬਹੁ-View ਟੈਂਜੈਂਟ ਸਪੇਸ ਇਕਸਾਰਤਾ ਰਾਹੀਂ ਅਜ਼ੀਮਥ ਸਟੀਰੀਓ। ਸੀਵੀਪੀਆਰ ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 825–834, 2023. 2, 3, 4, 6, 7, 8
ਅਨਪੇਈ ਚੇਨ, ਜ਼ੈਕਸੀਆਂਗ ਜ਼ੂ, ਫੁਕੀਆਂਗ ਝਾਓ, ਜ਼ਿਆਓਸ਼ੁਆਈ ਝਾਂਗ, ਫੈਨਬੋ ਜ਼ਿਆਂਗ, ਜਿੰਗੀ ਯੂ, ਅਤੇ ਹਾਓ ਸੂ। MVSNeRF: ਮਲਟੀ- ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸਧਾਰਣ ਹੋਣ ਯੋਗ ਚਮਕ ਫੀਲਡ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣview ਸਟੀਰੀਓ CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 14124–14133, 2021. 2
Zhaopeng Cui, Jinwei Gu, Boxin Shi, Ping Tan, ਅਤੇ Jan Kautz. ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਬਹੁ-view ਸਟੀਰੀਓ CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 1558–1567, 2017. 2

ਅਕਸ਼ਤ ਦਵੇ, ਯੋਂਗੀ ਝਾਓ, ਅਤੇ ਅਸ਼ੋਕ ਵੀਰਰਾਘਵਨ। ਪਾਂਡੋਰਾ: ਚਮਕ ਦਾ ਧਰੁਵੀਕਰਨ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਤੰਤੂ ਸੜਨ। ECCV ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 538–556, 2022. 1, 2, 4, 6, 7, 8
ਕਾਂਗਲੇ ਡੇਂਗ, ਐਂਡਰਿਊ ਲਿਊ, ਜੂਨ-ਯਾਨ ਝੂ, ਅਤੇ ਦੇਵਾ ਰਾ-ਮਨਾਨ। ਡੂੰਘਾਈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ NeRF: ਘੱਟ views ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਮੁਫ਼ਤ ਲਈ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 12882–12891, 2022. 2
ਯੂਕੀ ਡਿੰਗ, ਯੂ ਜੀ, ਮਿੰਗਯੁਆਨ ਝੂ, ਸਿੰਗ ਬਿੰਗ ਕਾਂਗ, ਅਤੇ ਜਿਨ-ਵੇਈ ਯੇ। ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈਲਮਹੋਲਟਜ਼ ਸਟੀਰੀਓਪਸਿਸ। ICCV ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 5037–5046, 2021. 2

ਯੋਸ਼ੀਕੀ ਫੁਕਾਓ, ਰਯੋ ਕਵਾਹਾਰਾ, ਸ਼ੋਹੀ ਨੋਬੂਹਾਰਾ, ਅਤੇ ਕੋ ਨਿਸ਼ੀਨੋ। ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਧਾਰਣ ਸਟੀਰੀਓ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 682–690, 2021. 2
ਵੇਨਹਾਂਗ ਗੇ, ਤਾਓ ਹੂ, ਹਾਓਯੂ ਝਾਓ, ਸ਼ੂ ਲਿਊ ਅਤੇ ਯਿੰਗ-ਕਾਂਗ ਚੇਨ। Ref-NeuS: ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ-ਘਟਾਇਆ ਨਿਊਰਲ ਇੰਪਲੀਸਿਟ ਸਰ-ਫੇਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫਾਰ ਮਲਟੀ-View ਰਿਫਲੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ. arXiv ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ arXiv:2303.10840, 2023. 1
ਰਿਚਰਡ ਹਾਰਟਲੀ ਅਤੇ ਐਂਡਰਿਊ ਜ਼ਿਸਰਮੈਨ। ਕਈ view ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜਿਓਮੈਟਰੀ। ਕੈਮਬ੍ਰਿਜ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਪ੍ਰੈਸ, 2003. 1

ਵੇਂਜ਼ਲ ਜੈਕਬ. ਮਿਤਸੁਬਾ ਰੈਂਡਰਰ, 2010. 6
ਚੇਨਯਾਂਗ ਲੇਈ, ਚੇਨਯਾਂਗ ਕਿਊ, ਜਿਆਕਸਿਨ ਜ਼ੀ, ਨਾ ਫੈਨ, ਵਲਾਦਲੇਨ ਕੋਲਟੂਨ, ਅਤੇ ਕਿਫੇਂਗ ਚੇਨ। ਜੰਗਲੀ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਤੋਂ ਆਕਾਰ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 12632–12641, 2022. 2
ਚੇਨਹਾਓ ਲੀ, ਤੈਸ਼ੀ ਓਨੋ, ਤਾਕੇਸ਼ੀ ਉਏਮੋਰੀ, ਹਾਜੀਮੇ ਮਿਹਾਰਾ, ਅਲੈਗਜ਼ੈਂਡਰ ਗਟੋ, ਹਾਜੀਮੇ ਨਗਾਹਾਰਾ, ਅਤੇ ਯੂਸੇਕੇ ਮੋਰੀਉਚੀ। NeISF: ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਅਤੇ ਪਦਾਰਥਕ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਘਟਨਾ ਸਟੋਕਸ ਫੀਲਡ। arXiv ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ arXiv:2311.13187, 2023. 8

Zhaoshuo Li, Thomas M¨uller, Alex Evans, Russell H Taylor, Mathias Unberath, Ming-Yu Liu, ਅਤੇ Chen-Hsuan Lin। Neu-Colangelo: ਉੱਚ-ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਨਿਊਰਲ ਸਤਹ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ. CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 8456–8465, 2023. 2
ਯੁਆਨ ਲਿਊ, ਪੇਂਗ ਵੈਂਗ, ਚੇਂਗ ਲਿਨ, ਜ਼ਿਆਓਜ਼ਿਆਓ ਲੋਂਗ, ਜਿਪੇਂਗ ਵਾਂਗ, ਲਿੰਗਜੀ ਲਿਊ, ਟਾਕੂ ਕੋਮੁਰਾ ਅਤੇ ਵੇਨਪਿੰਗ ਵਾਂਗ। ਨੀਰੋ: ਨਿਊਰਲ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਅਤੇ ਬੀਆਰਡੀਐਫ ਮਲਟੀ ਤੋਂ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣview ਚਿੱਤਰ। arXiv ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ arXiv:2305.17398, 2023. 1, 2, 4, 6, 7, 8
Xiaoxiao Long, Cheng Lin, Peng Wang, Taku Komura, ਅਤੇ Wenping Wang. SparseNeuS: ਸਪਾਰਸ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸਧਾਰਣਯੋਗ ਤੰਤੂ ਸਤਹ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ viewਐੱਸ. ECCV ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 210–227, 2022. 2

ਯੂਵੇਈ ਲਿਊ, ਲਿੰਗਰਾਨ ਝਾਓ, ਸੀ ਲੀ, ਅਤੇ ਬਾਕਸੀਨ ਸ਼ੀ। ਦੂਰ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨਾਲ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਤੋਂ ਆਕਾਰ। IEEE TPAMI, 2023. 2
ਬੈਨ ਮਿਲਡੇਨਹਾਲ, ਪ੍ਰਤੁਲ ਪੀ ਸ਼੍ਰੀਨਿਵਾਸਨ, ਮੈਥਿਊ ਟੈਂਸਿਕ, ਜੋਨਾਥਨ ਟੀ ਬੈਰਨ, ਰਵੀ ਰਾਮਾਮੂਰਤੀ, ਅਤੇ ਰੇਨ ਐਨ.ਜੀ. NeRF: ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਰੋਸ਼ਨ ਫੀਲਡਾਂ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ view ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ECCV ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 405–421, 2020. 1, 2
ਮੀਆਜ਼ਾਕੀ, ਟੈਨ, ਹਾਰਾ ਅਤੇ ਆਈਕੇਉਚੀ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਤੋਂ ਧਰੁਵੀਕਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਉਲਟ ਰੈਂਡਰਿੰਗ view. ICCV ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 982–987, 2003. 2

ਮਾਈਕਲ ਨੀਮੇਰ, ਲਾਰਸ ਮੇਸ਼ੇਡਰ, ਮਾਈਕਲ ਓਚਸਲੇ, ਅਤੇ ਐਂਡਰੀਅਸ ਗੀਗਰ। ਵਿਭਿੰਨ ਵੋਲਯੂਮੈਟ੍ਰਿਕ ਰੈਂਡਰਿੰਗ: ਬਿਨਾਂ 3D ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਅਪ੍ਰਤੱਖ 3D ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 3504–3515, 2020. 2
ਮਾਈਕਲ ਨੀਮੇਅਰ, ਜੋਨਾਥਨ ਟੀ ਬੈਰਨ, ਬੇਨ ਮਿਲਡਨਹਾਲ, ਮੇਹਦੀ ਐਸ.ਐਮ. ਸੱਜਾਦੀ, ਐਂਡਰੀਅਸ ਗੀਗਰ, ਅਤੇ ਨੋਹਾ ਰਾਡਵਾਨ। Reg-nerf: ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਰੋਸ਼ਨੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨਾ view ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 5480–5490, 2022. 2, 4
ਮਾਈਕਲ ਓਚਸਲੇ, ਸੋਂਗਯੂ ਪੇਂਗ ਅਤੇ ਐਂਡਰੀਅਸ ਗੀਗਰ। UNISURF: ਬਹੁ- ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਸਤਹ ਅਤੇ ਚਮਕ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾview ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ. ICCV ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 5589–5599, 2021. 2

ਜੀਓਂਗ ਜੂਨ ਪਾਰਕ, ਪੀਟਰ ਫਲੋਰੈਂਸ, ਜੂਲੀਅਨ ਸਟ੍ਰੌਬ, ਰਿਚਰਡ ਨਿਊਕੌਂਬੇ, ਅਤੇ ਸਟੀਵਨ ਲਵਗਰੋਵ। DeepSDF: ਆਕਾਰ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਦੂਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 165–174, 2019। 1
ਵਿਨਸੈਂਟ ਸਿਟਜ਼ਮੈਨ, ਜੂਲੀਅਨ ਮਾਰਟਲ, ਅਲੈਗਜ਼ੈਂਡਰ ਬਰਗਮੈਨ, ਡੇਵਿਡ ਲਿੰਡਲ ਅਤੇ ਗੋਰਡਨ ਵੇਟਜ਼ਸਟਾਈਨ। ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਤੱਖ ਤੰਤੂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ। NeurIPS, 2020 ਵਿੱਚ. 1
ਵਿਲੀਅਮ ਏਪੀ ਸਮਿਥ, ਰਵੀ ਰਾਮਾਮੂਰਤੀ, ਅਤੇ ਸਿਲਵੀਆ ਟੋਜ਼ਾ। ਅਗਿਆਤ ਰੋਸ਼ਨੀ ਜਾਂ ਅਲਬੇਡੋ ਨਾਲ ਉਚਾਈ ਤੋਂ ਧਰੁਵੀਕਰਨ। IEEE TPAMI, 41(12):2875–2888, 2018. 2

ਡੋਰ ਵਰਬਿਨ, ਪੀਟਰ ਹੇਡਮੈਨ, ਬੇਨ ਮਿਲਡਨਹਾਲ, ਟੌਡ ਜ਼ਿਕਲਰ, ਜੋਨਾਥਨ ਟੀ ਬੈਰਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੁਲ ਪੀ ਸ਼੍ਰੀਨਿਵਾਸਨ। Ref-NeRF: ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ view- ਨਿਊਰਲ ਰੋਸ਼ਨੀ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਨਿਰਭਰ ਦਿੱਖ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 5481–5490, 2022. 4, 5
ਬਰੂਸ ਵਾਲਟਰ, ਸਟੀਫਨ ਆਰ ਮਾਰਸਨਰ, ਹੋਂਗਸੋਂਗ ਲੀ, ਅਤੇ ਕੇਨ-ਨੇਥ ਈ ਟੋਰੈਂਸ। ਮੋਟੀਆਂ ਸਤਹਾਂ ਰਾਹੀਂ ਅਪਵਰਤਣ ਲਈ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੇਸੈਟ ਮਾਡਲ। ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ 18ਵੀਂ ਯੂਰੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਕਾਨਫਰੰਸ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 195-206, 2007। 4
ਗੁਆਂਗਕੋਂਗ ਵੈਂਗ, ਝਾਓਸੀ ਚੇਨ, ਚੇਨ ਚੇਂਜ ਲੋਏ, ਅਤੇ ਜ਼ੀਵੇਈ ਲਿਊ। SparseNeRF: ਕੁਝ-ਸ਼ਾਟ ਨਾਵਲ ਲਈ ਡਿਸਟਿਲਿੰਗ ਡੂੰਘਾਈ ਰੈਂਕਿੰਗ view ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ arXiv ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ arXiv:2303.16196, 2023. 2

ਪੇਂਗ ਵੈਂਗ, ਲਿੰਗਜੀ ਲਿਊ, ਯੁਆਨ ਲਿਊ, ਕ੍ਰਿਸ਼ਚੀਅਨ ਥੀਓਬਾਲਟ, ਟਾਕੂ ਕੋਮੁਰਾ ਅਤੇ ਵੇਨਪਿੰਗ ਵਾਂਗ। NeuS: ਬਹੁ- ਲਈ ਵੌਲਯੂਮ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਨਿਊਰਲ ਇੰਪਲਿਸਿਟ ਸਰਫੇਸ ਸਿੱਖਣਾview ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ. arXiv ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ arXiv:2106.10689, 2021. 1, 2, 5
ਯੀਕੁਨ ਵੈਂਗ, ਇਵਾਨ ਸਕੋਰੋਖੋਡੋਵ, ਅਤੇ ਪੀਟਰ ਵੋਂਕਾ। HF-NeuS: ਉੱਚ-ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। NeurIPS ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 1966–1978, 2022. 2
ਹਾਓਯੂ ਵੂ, ਅਲੈਗਜ਼ੈਂਡਰੋਸ ਗ੍ਰੈਕੋਸ, ਅਤੇ ਦਿਮਿਤਰੀਸ ਸਮਰਾਸ। S-VolSDF: ਸਪਾਰਸ ਮਲਟੀ-View ਨਿਊਰਲ ਇੰਪਲਿਸਿਟ ਸਤਹ ਦਾ ਸਟੀਰੀਓ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। arXiv ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ arXiv:2303.17712, 2023. 1, 2, 4, 6, 7, 8

Jiawei Yang, Marco Pavone, ਅਤੇ Yue Wang. FreeNeRF: ਮੁਫਤ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਝ-ਸ਼ਾਟ ਨਿਊਰਲ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 8254–8263, 2023. 2
ਲਿਓਰ ਯਾਰੀਵ, ਯੋਨੀ ਕਾਸਟਨ, ਡਰੋਰ ਮੋਰਨ, ਮੀਰਾਵ ਗਾਲੁਨ, ਮਾਟਨ ਐਟਜ਼ਮੋਨ, ਬਸਰੀ ਰੋਨੇਨ, ਅਤੇ ਯਾਰੋਨ ਲਿਪਮੈਨ। ਬਹੁview ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਅਤੇ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਤੰਤੂ ਸਤਹ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ। NeurIPS ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 2492–2502, 2020. 2
ਲਿਓਰ ਯਾਰੀਵ, ਜੀਤਾਓ ਗੁ, ਯੋਨੀ ਕਾਸਟਨ, ਅਤੇ ਯਾਰੋਨ ਲਿਪਮੈਨ। ਨਿਊਰਲ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਸਤਹਾਂ ਦੀ ਵਾਲੀਅਮ ਰੈਂਡਰਿੰਗ। NeurIPS ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 4805–4815, 2021. 1, 2

ਐਲੇਕਸ ਯੂ, ਵਿੱਕੀ ਯੇ, ਮੈਥਿਊ ਟੈਂਸਿਕ, ਅਤੇ ਅੰਗਜੂ ਕਾਨਾਜ਼ਾਵਾ। pixelNeRF: ਇੱਕ ਜਾਂ ਕੁਝ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਰੌਸ਼ਨ ਖੇਤਰ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 4578–4587, 2021. 2
Kai Zhang, Gernot Riegler, Noah Snavely, ਅਤੇ Vladlen Koltun. NeRF++: ਤੰਤੂ ਰੌਸ਼ਨ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ। arXiv ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ arXiv:2010.07492, 2020. 2
ਕਾਈ ਝਾਂਗ, ਫੁਜੁਨ ਲੁਆਨ, ਕਿਆਨਕਿਆਨ ਵਾਂਗ, ਕਵਿਤਾ ਬਾਲਾ, ਅਤੇ ਨੂਹ ਸਨੇਵਲੀ। PhySG: ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਪਾਦਨ ਅਤੇ ਰੀਲਾਈਟਿੰਗ ਲਈ ਗੋਲਾਕਾਰ ਗੌਸੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਲਟ ਰੈਂਡਰਿੰਗ। CVPR ਵਿੱਚ, ਪੰਨੇ 5453–5462, 2021. 1, 2

ਜ਼ਿਊਮਿੰਗ ਝਾਂਗ, ਪ੍ਰਤੁਲ ਪੀ ਸ਼੍ਰੀਨਿਵਾਸਨ, ਬੋਯਾਂਗ ਡੇਂਗ, ਪਾਲ ਡੀ-ਬੇਵਲ, ਵਿਲੀਅਮ ਟੀ ਫ੍ਰੀਮੈਨ, ਅਤੇ ਜੋਨਾਥਨ ਟੀ ਬੈਰਨ। NeR-ਫੈਕਟਰ: ਕਿਸੇ ਅਣਜਾਣ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ACM TOG, 40(6):1–18, 2021. 2
ਜਿਨਯੂ ਝਾਓ, ਯੂਸੁਕੇ ਮੋਨੋ, ਅਤੇ ਮਾਸਾਤੋਸ਼ੀ ਓਕੁਟੋਮੀ। ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਬਹੁ-view ਉਲਟ ਰੈਂਡਰਿੰਗ। IEEE TPAMI, 2022. 2

NeRSP ਦੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤ

ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਦੀ ਵਿਉਤਪੱਤੀ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ S1 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਿੰਦੂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ views, ਟੀਚੇ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਸਤਹ ਆਮ ਹੈ view ਅਜ਼ੀਮਥ ਅਤੇ ਉਚਾਈ ਦੇ ਕੋਣ ϕ ਅਤੇ θ ਦੁਆਰਾ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ,

ਅਜ਼ੀਮਥ ਕੋਣ ਅਤੇ ਸਤਹ ਦੇ ਤੱਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਨਿਸ਼ਾਨੇ 'ਤੇ ਸਤ੍ਹਾ ਸਧਾਰਨ view ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਸਾਧਾਰਨ ਨੂੰ ਘੁੰਮਾ ਕੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ view, ਭਾਵ ˆn = Rn. ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੇ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ R = [r1, r2, r3] ⊤, Eq ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। (2) ˆn ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

r⊤1 n cos ϕ − r⊤ 2 n sin ϕ = 0। (3)

MVAS [2] ਦੇ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ Eq ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। (3) ਹੇਠਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਤਹ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਟੈਂਜੈਂਟ ਵੈਕਟਰ t(ϕ) ਵਿਚਕਾਰ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ,

ਅਜ਼ੀਮਥ ਕੋਣ 'ਤੇ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਧਰੁਵੀਕਰਨ ਦੇ ਕੋਣ (AoP) ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। π ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ Eq ਵਜੋਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। (4) ਖੜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ϕ ਨੂੰ π ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ। π/2 ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਸੂਡੋ-ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਡ ਟੈਂਜੈਂਟ ਵੈਕਟਰ tˆ(ϕ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ

ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਿੰਦੂ x ਨੂੰ f ਦੁਆਰਾ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ views, ਅਸੀਂ Eq ਸਟੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। (4) ਅਤੇ Eq. (5) ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ AoPs 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ, ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਸਿਸਟਮ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ

T(x)n(x) = 0. (6)

ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਦੀ ਵਿਉਤਪੱਤੀ
ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ BRDF ਮਾਡਲ [1] ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ Hd ਅਤੇ Hs ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡਿਸਫਿਊਜ਼ ਅਤੇ ਸਪੈਕੂਲਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ,

ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਫੈਲਣ ਵਾਲੇ ਸਟੋਕਸ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਜਿੱਥੇ ρd ਡਿਫਿਊਜ਼ ਐਲਬੇਡੋ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ϕn ਸਤਹ ਸਧਾਰਨ ਦੇ ਲੰਬਵਤ ਸਮਤਲ ਉੱਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦਾ ਅਜੀਮਥ ਕੋਣ ਹੈ, T+i,o ਅਤੇ T−i,o ਫਰੈਸਨੇਲ ਟ੍ਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂਕ [1] ਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਣ view ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸਤਹ ਆਮ. ਪਾਂਡੋਰਾ [3] ਵਿੱਚ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਫੈਲਣ ਵਾਲੇ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ

ਕਿੱਥੇ ਫੈਲੀ ਹੋਈ ਚਮਕ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਮੀਕਰਨ ਤੋਂ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਲੀ ਹੋਈ ਚਮਕ ਨੂੰ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ-ਅਧਾਰਿਤ MLP ਦੁਆਰਾ ਕੱਢੇ ਗਏ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਪੁਆਇੰਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ BRDF ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦਿਸ਼ਾ ω ਅਧੀਨ ਸਪੀਕਿਊਲਰ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਜਿੱਥੇ ρs ਸਪੈਕੂਲਰ ਅਲਬੇਡੋ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਡੀ ਅਤੇ ਜੀ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੇਸੈਟ ਮਾਡਲ [8] ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ ਵੰਡ ਅਤੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਤਹ ਦੀ ਖੁਰਦਰੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; R+ ਅਤੇ R− ਫਰੈਸਨੇਲ ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂਕ [1] ਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਸਾਧਾਰਨ ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ; ϕh ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਅਜ਼ੀਮਥ ਐਂਗਲ ਹੈ ਜੋ ਅੱਧੇ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਪਾਂਡੋਰਾ [3] ਵਿੱਚ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਸਪੀਕਿਊਲਰ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ

ਕਿੱਥੇ ਸਪੈਕੂਲਰ ਚਮਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਪਿਲਟ-ਸਮ ਅਨੁਮਾਨ [5] ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ Ls ≈ ρsDG/4n⊤v *fΩ L(ω) dω ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। Eq ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਡਿਫਿਊਜ਼ ਸਟੋਕਸ ਵੈਕਟਰ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ। (9), ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪੋਲੀਮੈਟ੍ਰਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ

ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵੇ

ਇਹ ਭਾਗ ਸਾਡੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮਲਟੀ- ਦੇ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਵੇਰਵੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।view ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ SMVP3D ਅਤੇ NeRSP ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵੇਰਵੇ।

ਡਾਟਾਸੈੱਟ
ਅਸੀਂ SMVP3D ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਪੰਜ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਲਈ, ਅਸੀਂ 48 ਰੈਂਡਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ views ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ (GT) ਸਤਹ ਆਮ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ। ਅਸੀਂ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ Mit-suba3 [4] ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, BRDF ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਪਲਾਸਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਡਿਫ-ਫਿਊਜ਼ ਐਲਬੇਡੋ ρd ਲਈ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਐਲਬੇਡੋ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਅਸੀਂ ਸਪੇਕੂਲਰ ਐਲਬੇਡੋ ρs ਨੂੰ 1.0 ਦੇ ਸਥਿਰ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਤਹ ਦੀ ਖੁਰਦਰੀ ਨੂੰ 0.05 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਸਤਹਾਂ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ 512 × 512 ਪਿਕਸਲ ਦੇ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸਿਖਲਾਈ
ਸਾਡੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ λg, λm, ਅਤੇ λe ਕ੍ਰਮਵਾਰ 1, 1, ਅਤੇ 0.1 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਪੈਨ-ਡੋਰਾ [3] ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਗਰਮ-ਅਪ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲੇ 1, 000 ਯੁੱਗਾਂ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਗੈਰ-ਧਰੁਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਵਸਤੂ ਦਾ ਸਪੇਕੂਲਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ 0 ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ SMVP512D 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ 512 × 3 ਦੇ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ 512 × 612। ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 100, 000 ਯੁੱਗਾਂ ਨੂੰ ਕਨਵਰਜ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Nvidia RTX 6 GPU 'ਤੇ ਲਗਭਗ 3090 ਘੰਟੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਲਗਭਗ 8, 000 MB ਦੀ ਖਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

BRDF ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਰੀ-ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਨਤੀਜੇ

ਚਿੱਤਰ S4 (ਟੌਪ) ਸਾਡੇ ਖੁਰਦਰੇਪਨ, ਫੈਲਾਅ, ਅਤੇ ਸਪੇਕੂਲਰ ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਸਿਰਫ 6 ਦੇ ਕਾਰਨ ਥੋੜਾ ਰੌਲਾ ਹੈ viewਐੱਸ. Ref-NeRF [7] ਦੇ ਸਮਾਨ ਜਿੱਥੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ IDE ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਰੀਲਾਈਟਿੰਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਨਾਵਲ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ view ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ S4 (ਹੇਠਾਂ) ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਮੁੜ-ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਚਿੱਤਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਨ।

ਸਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਵਧੀਕ ਨਤੀਜੇ

ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ SMVP3D ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਮਲਟੀ- 'ਤੇ ਆਕਾਰ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਵਾਧੂ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।view ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ RMVP3D।

SMVP3D 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਅਸੀਂ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ S2 ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। MVAS [2] ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕਯੂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਨੀਰੋ [6] ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਟੈਕਸਟਚਰ ਰਹਿਤ ਵਸਤੂਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਵਿਡ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਤਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। S-VolSDF [9] ਇੱਕ ਮੋਟੇ-ਤੋਂ-ਜੁਰਮਾਨਾ ਮਲਟੀ-View ਸਟੀਰੀਓ (MVS) ਪਹੁੰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਸਤਹਾਂ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟਚਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੀ ਹੋਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਈ ਵਾਰ ਟੈਕਸਟਚਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਂਡੋਰਾ [3] ਨੂੰ ਅਲਬੇਡੋ ਅਤੇ ਸਪੈਕੂਲਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ, NeRSP, ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਜੋ GT ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕਤਾ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ S3 ਵਿੱਚ ਸਤਹ ਦੇ ਸਧਾਰਣ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕੋਣੀ ਗਲਤੀ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ NeRSP ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। views.

RMVP3D 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ RMVP3D 'ਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਸਤੂ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਨਤੀਜਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਚਿੱਤਰ S5 ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ NeRO [6], MVAS [2], ਅਤੇ NeRSP ਇੱਕ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਗੋਲਾਕਾਰ ਵਸਤੂ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, S-VolSDF [9] ਅਤੇ PANDORA [3] ਸਤਹ ਦੇ ਐਲਬੇਡੋ ਅਤੇ ਸਪੀਕਿਊਲਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆਕਾਰ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। NeRO [6], MVAS [2], ਅਤੇ NeRSP ਦੇ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਕੀਤੇ ਜਾਲਾਂ ਲਈ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ S6 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ ਦਾ ਰੰਗ ਇਸਦੇ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 0 ਅਤੇ 5 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੱਟਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ NeRSP ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਗਲਤੀ ਬਾਕੀ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀ ਹੈ।

ਸਤਹ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ 'ਤੇ ਐਬਲੇਸ਼ਨ ਅਧਿਐਨ

ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ 'ਤੇ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮੋਟੇ ਸਤਹਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਬਕਾ ਵਜੋਂample, ਅਸੀਂ SNAIL ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਪੇਕੂਲਰ ਐਲਬੇਡੋ ρs ਨਾਲ 1.0 ਤੋਂ 0.1 ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਮੁੜ-ਰੈਂਡਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। 6 ਇੰਪੁੱਟ 'ਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਸਤਹ ਆਮ ਦੀ ਔਸਤ ਕੋਣੀ ਗਲਤੀ (MAE) viewਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ s ਨੂੰ ਸਾਰਣੀ S1 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਆਮ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦਾ ਗੁਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਤਹਿਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕੋਣੀ ਗਲਤੀ ਵੰਡ view ਚਿੱਤਰ S7 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਸਤਹਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਖੁਰਦਰੀ ਸਤਹਾਂ 'ਤੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਲਗਾਤਾਰ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਤਹ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

# 'ਤੇ ਐਬਲੇਸ਼ਨ ਅਧਿਐਨviews

ਸਾਡੇ NeRSP ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਅਧੀਨ ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਸਤਹਾਂ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ viewਐੱਸ. ਮੁੱਖ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਪ੍ਰਯੋਗ 6 ਸਪਾਰਸ ਲੈਂਦੇ ਹਨ views ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ. ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ views (ਭਾਵ, #views), ਅਸੀਂ 3, 6, 12, ਅਤੇ 24 ਦੀ ਸੈਟਿੰਗ ਦੇ ਤਹਿਤ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਸਤੂ LION 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ viewਐੱਸ. ਚਿੱਤਰ S8 ਬਰਾਮਦ ਕੀਤੇ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਾਰਣੀ S2 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸਪਾਰਸ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਅਧੀਨ views, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 3, ਮੌਜੂਦਾ ਢੰਗ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਜਾਂ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। S-VolSDF [9] ਨੂੰ ਸਾਬਕਾ ਵਜੋਂ ਲੈਣਾample, ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਆਕਾਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ views, ਅਨੁਸਾਰੀ ਬਣਤਰ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਪਾਰਸ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਆਕਾਰ-ਰੇਡੀਅੰਸ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਆਕਾਰਾਂ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ viewਐੱਸ. ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਫੋਟੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ, ਸਾਡਾ NeRSP ਸਪਾਰਸ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਵਾਜਬ ਆਕਾਰ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਵੈਧ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ views 12 ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਰਣੀ S2 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਾਡਾ NeRSP ਲਗਾਤਾਰ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਚੈਂਫਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। viewਐੱਸ. ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਵਾਲੀਆਂ ਸਤਹਾਂ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ views.

ਸਾਰਣੀ S2. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤਹਿਤ ਚੈਂਫਰ ਡਿਸਟੈਂਸ (↓) ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ LION 'ਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ views.

#Views	ਨੀਰੋ [6]	S-VolSDF [9]	MVAS [2]	ਪੰਡੋਰਾ [3]	NeRSP
3	34.48	31.50	23.96	24.44	24.01
6	10.74	7.39	7.51	15.04	5.18
12	5.50	6.80	5.31	12.1	4.29
24	4.96	6.14	5.32	12.5	4.11

ਪੋਲੈਰੀਮੈਟ੍ਰਿਕ MVIR ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ

PANDORA ਡੇਟਾਸੇਟ [3] ਅਤੇ ਸਾਡੇ RMVP3D 'ਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।view PMVIR [10] ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪੋਲਰਾਈਜ਼ਡ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ S9 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸੀਂ PANDORA [3] ਤੋਂ ਆਕਾਰ ਰਿਕਵਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਾਡੇ, 6 ਸਪਾਰਸ ਲੈਂਦੇ ਹੋਏ views ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ. ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਕੋਈ GT ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ PMVIR [10] ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ 31 ਅਤੇ 56 ਲੈਂਦੇ ਹਨ viewਕ੍ਰਮਵਾਰ ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਕਾਰ ਸੀਨ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਡੇ ਨਤੀਜੇ PANDORA [3] ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਜਬ ਹਨ, ਸਪਰਸ 3D ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।