Caurspīdīgu un atstarojošu objektu 3D modeļu rekonstrukcija ar neironu spožuma laukiem (NeRF)

Abstract

Darbā tiek pētīti neironu spožuma lauku (NeRF) tehnoloģijas un tās modifikāciju sniegumi caurspīdīgu un atstarojošu objektu 3D modeļu rekonstrukcijas uzdevumā. Darba ietvaros tika izstrādātas datu (attēlu) kopas dažādas sarežģītības ainām, kas satur caurspīdīgus un atstarojošus objektus. Izveidotās datu kopas tika izmantotas objektu 3D modeļu rekonstrukcijā, izmantojot Instant-NGP NeRF implementāciju, kā arī COLMAP un RealityCapture fotogrammetrijas programmatūru. Modeļu rekonstrukcijas rezultāti tika analizēti un salīdzināti. Tika piedāvātas pieejas, kas potenciāli varētu uzlabot caurspīdīgu un atstarojošu objektu modeļu rekonstrukcijas kvalitāti ar Instant-NGP NeRF implementāciju.

3D model reconstruction of transparent and reflective objects using neural radiance fields (NeRF) In this work the performance of the Neural Radiance Fields (NeRF) technology and its modifications in the task of 3D model reconstruction of transparent and reflective objects is researched. Within this work data (image) sets of scenes of varying difficulty, that contain transparent and reflective objects, were created. The created data sets were used in reconstruction of 3D models of the objects, using Instant-NGP NeRF implementation as well as COLMAP and RealityCapture photogrammetry software. The results of model reconstruction were analyzed and compared. Some approaches were proposed for potential improvement of the quality of transparent and reflective object model reconstruction with Instant-NGP NeRF implementation.