Sat-NeRF:RPCカメラを用いた過渡オブジェクトと影モデリングによるマルチビュー衛星写真測量の学習【JST・京大機械翻訳】

Mari Roger; Facciolo Gabriele; Ehret Thibaud

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202694801575 整理番号：22P0305546

Sat-NeRF:RPCカメラを用いた過渡オブジェクトと影モデリングによるマルチビュー衛星写真測量の学習【JST・京大機械翻訳】

Sat-NeRF: Learning Multi-View Satellite Photogrammetry With Transient Objects and Shadow Modeling Using RPC Cameras

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発行年： 2022年03月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

野生におけるマルチビュー衛星写真測量を学習するための新しいエンドツーエンドモデルである衛星ニューラル放射場(Sat-NeRF)を導入した。Sat-NeRFは,合理的な多項式係数(RPC)関数によって表される,自然衛星カメラモデルとの神経レンダリングにおける最新の傾向のいくつかを結合した。提案方法は,新しい見解を提供し,従来の最先端の立体パイプラインで得られたものと類似の品質の表面モデルを推論する。多日画像は,主に様々な陰影と過渡的物体(カー,植生)により,外観の著しい変化を示す。これらの課題に対するロバスト性は,太陽の位置によって説明できない過渡現象を扱うため,シャドウ意識放射照度モデルと不確実性重みづけによって達成される。著者らは,異なる位置からのWorldView-3画像を用いてSat-NeRFを評価し,訓練の前に衛星カメラモデルに束調整を適用する利点を強調した。これはネットワーク性能をブーストし,深さ監視のための付加的手がかりを抽出するのに選択できる。【JST・京大機械翻訳】

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写真測量,空中写真 , 図形・画像処理一般

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