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2024-07-05 更新
BeNeRF: Neural Radiance Fields from a Single Blurry Image and Event Stream
Authors:Wenpu Li, Pian Wan, Peng Wang, Jinghang Li, Yi Zhou, Peidong Liu
Neural implicit representation of visual scenes has attracted a lot of attention in recent research of computer vision and graphics. Most prior methods focus on how to reconstruct 3D scene representation from a set of images. In this work, we demonstrate the possibility to recover the neural radiance fields (NeRF) from a single blurry image and its corresponding event stream. We model the camera motion with a cubic B-Spline in SE(3) space. Both the blurry image and the brightness change within a time interval, can then be synthesized from the 3D scene representation given the 6-DoF poses interpolated from the cubic B-Spline. Our method can jointly learn both the implicit neural scene representation and recover the camera motion by minimizing the differences between the synthesized data and the real measurements without pre-computed camera poses from COLMAP. We evaluate the proposed method with both synthetic and real datasets. The experimental results demonstrate that we are able to render view-consistent latent sharp images from the learned NeRF and bring a blurry image alive in high quality. Code and data are available at https://github.com/WU-CVGL/BeNeRF.
PDF Accepted to ECCV 2024
Summary
通过单个模糊图像和对应的事件流，我们展示了从神经辐射场（NeRF）中恢复神经隐式表示的可能性，同时模拟了相机运动。
Key Takeaways
- 近期计算机视觉和图形学研究中，神经隐式场景表示引起了广泛关注。
- 大多数先前方法侧重于从一组图像重建3D场景表示。
- 我们的方法使用SE(3)空间中的立方B样条模型相机运动。
- 可以从3D场景表示中合成模糊图像和时间间隔内的亮度变化。
- 方法通过学习隐式神经场景表示和恢复相机运动来最小化合成数据与真实测量的差异。
- 实验结果表明，我们能够从学习的NeRF渲染视角一致且清晰的图像，并以高质量使模糊图像栩栩如生。
- 代码和数据可在 https://github.com/WU-CVGL/BeNeRF 上获取。
好的，我会按照您的要求来总结这篇论文。
标题：基于单个模糊图像和事件流的神经网络辐射场重建技术研究（BeNeRF: Neural Radiance Fields from a Single Blurry Image and Event Stream）
作者：Wenpu Li, Pian Wan, Peng Wang, Jinghang Li, Yi Zhou, Peidong Liu（来自不同大学和研究机构）
作者隶属机构：文朴李（Wenpu Li）等人为西湖大学（Westlake University）、EPFL、浙江大学（Zhejiang University）、湖南大学（Hunan University）和广东工业大学（Guangdong University of Technology）的研究人员。
关键词：神经网络辐射场、模糊图像处理、事件流、场景重建、计算机视觉与图形学。
链接：论文链接：[论文链接地址]（需要您提供具体的论文链接）。GitHub代码库链接：[GitHub库地址]（根据摘要中的信息，GitHub代码库可能为：GitHub地址）。
摘要：
(1) 研究背景：本文研究了从单个模糊图像和其对应的事件流中恢复神经网络辐射场（NeRF）的问题。随着计算机视觉和图形学的发展，神经网络对场景表示的研究吸引了广泛的关注。大部分先前的方法关注如何从多张图像重建3D场景表示，而本文探索了从单个模糊图像和事件流恢复NeRF的可能性。
(2) 相关工作与方法动机：先前的方法大多依赖于清晰的图像集来重建3D场景。但当只有单个模糊图像可用时，传统方法难以有效应用。本文的方法解决了这一问题，通过联合学习隐式神经场景表示和恢复相机运动轨迹，从单个模糊图像和事件流中合成高质量的新图像。
(3) 研究方法：本研究提出了一种基于单个模糊图像和事件流恢复NeRF的方法。通过用立方B样条曲线在SE(3)空间建模相机运动，从模糊图像和事件流合成清晰图像。该方法能联合学习隐式神经场景表示和通过最小化合成数据与真实测量之间的差异来恢复相机运动，而无需预先计算COLMAP的相机姿态。
(4) 任务与性能：本研究在合成和真实数据集上评估了所提出的方法。实验结果表明，从学习的NeRF能够渲染出连贯的潜在清晰图像，并将模糊图像转化为高质量图像。这证明了该方法的有效性。
希望这个总结符合您的要求！
7. 方法论概述：
本文提出了一种基于单个模糊图像和事件流的神经网络辐射场重建技术的方法。该方法的主要步骤如下：
- (1) 研究背景与动机：针对计算机视觉和图形学领域中的场景表示问题，尤其是如何从单个模糊图像和事件流中恢复神经网络辐射场（NeRF）的问题。大多数先前的方法依赖于清晰的图像集来重建3D场景，而本文旨在从单个模糊图像和事件流中恢复NeRF。
- (2) 方法概述：提出一种基于单个模糊图像和事件流恢复NeRF的方法。通过隐式神经场景表示和相机运动轨迹的联合学习，从模糊图像和事件流中合成清晰图像。采用立方B样条曲线在SE(3)空间内建模相机运动，无需预先计算COLMAP的相机姿态。
- (3) 神经网络辐射场表示：采用多层感知器（MLP）表示3D场景作为NeRF。输入为笛卡尔坐标和观看方向，输出为体积密度和颜色。通过体积渲染查询像素强度。
- (4) 相机运动轨迹建模：使用可微分的立方B样条曲线在SE(3)空间内表示相机运动轨迹。通过一组可学习的控制节点来表示轨迹，采用均匀时间间隔的采样策略。
- (5) 模糊图像形成模型：描述运动模糊图像的数学模型，将虚拟清晰图像在曝光时间内的采样与模糊图像相联系。
- (6) 事件数据流形成模型：描述事件相机的数据形成过程，将NeRF表示与事件流相关联。通过积累真实测量的事件数据生成事件图像，并与合成的NeRF图像相结合。
本文的主要贡献在于从单个模糊图像和事件流中恢复潜在的3D场景表示和相机运动轨迹，提供了一种有效的技术途径，为计算机视觉和图形学领域带来了新的视角和方法论思路。
结论：
（1）该工作的意义在于其对于计算机视觉和图形学领域的贡献。它解决了从单个模糊图像和事件流中恢复神经网络辐射场（NeRF）的难题，为相关领域的场景重建和图像恢复提供了新的技术途径。
（2）创新点：本文提出了一种基于单个模糊图像和事件流的神经网络辐射场重建技术的方法，联合学习隐式神经场景表示和恢复相机运动轨迹，实现从单个模糊图像和事件流中合成高质量的新图像。这是该领域的一个新的尝试和探索。
性能：该文章在合成和真实数据集上评估了所提出的方法，实验结果表明，从学习的NeRF能够渲染出连贯的潜在清晰图像，并将模糊图像转化为高质量图像，证明了该方法的有效性。
工作量：文章详细描述了方法论、实验设计和结果，但对于具体的实现细节和代码公开程度未做详细交代，这可能会对研究者在实际操作中的便捷性产生影响。此外，文章对于数据集的介绍也相对简单，未详细说明数据集的来源、规模和处理方式等。
总体而言，该文章在创新点和性能上表现出色，但在工作量方面存在一定不足。
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