Dec, 2023

ColonNeRF：用于高保真长序列结肠镜重建的神经辐射场

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TL;DR基于神经辐射场（NeRF）的新重建框架 ColonNeRF，通过重建结构的多分区组合、多级融合以及密集化相机姿势来解决结肠镜检查重建中的形状差异、几何一致性和视角稀疏性等挑战，显著优于现有方法。
colonoscopy reconstructionneural radiance fieldlong-sequence colonoscopygeometric consistencysparse views
发现论文，激发创造
  • 利用深度引导的神经表面进行高保真内窥镜图像合成

    通过将 NeuS 应用于内窥镜图像并辅以单帧深度图，我们在结肠切片重建方面引入了一种新的方法，该方法解决了单目结肠镜图像重建中的组织纹理表示不足和尺度混淆问题，通过严格的实验证明了其在渲染结肠切片方面的异常精确性，为稳定和一致缩放重建打开了新的途径，为癌症筛查和治疗干预提供了更好的质量。

    Apr, 2024

  • 单目胃镜中的新视角合成的神经辐射场

    从预先获取的单眼胃镜图像中，构建胃内任意新视角图像合成是胃部诊断中一个有前途的课题。本文应用新兴的神经辐射场技术（NeRF）将单眼胃镜数据转化为合成逼真图像，通过引入几何先验提高了图像渲染质量，在胃内展示了高保真度的新视角图像。

    May, 2024

  • 基于束调整的外科内窥镜动态视频重建，使用神经辐射场

    通过采用神经辐射场（NeRF）方法，我们展示了一种能够学习时间上动态且可变形的三维场景的方法，并能适应各种不同相机和场景设置的鲁棒性模型，该模型消除了已知相机姿态的限制，并克服了目前静态场景重构技术中依赖场景静态部分进行精准重构的缺点，为当前和未来的机器人外科手术系统提供了潜力。

    Sep, 2023

  • 基于 NeRFs 的腹腔三维场景渲染的研究

    提供一个关键的可视，两个维度的视图，突破 0-D 静态场景，为了生成新的观察。

    Oct, 2023

  • CT-NeRF：复杂轨迹下的逐步优化神经辐射场与姿态

    CT-NeRF 是一种仅使用 RGB 图像而不需要姿态和深度信息的增量重建优化管道，通过本地 - 全局捆绑调整和重投影几何图像距离约束，实现对相机姿态和场景结构的恢复，能够处理具有复杂轨迹的场景，并在新视角合成和姿态估计准确度方面优于现有方法。

    Apr, 2024

  • ColNeRF: 通用稀疏输入神经辐射场协作

    通过合作的神经辐射场的输出和合作的稀疏输入图像，我们介绍了一种新型模型：协作神经辐射场（ColNeRF），用于工作在稀疏输入情况下，以构建富有表现力和更广义的场景表示，为新视图合成提供更高质量的结果。

    Dec, 2023

  • ReconFusion：基于扩散先验的三维重建

    使用少量照片重建现实场景的方法，通过在合成和多视图数据集上训练的扩散先验来对新视角的合成进行规范化，从而在超约束区域综合出逼真的几何和纹理，同时保持观察区域的外观。与以前的少视图 NeRF 重建方法相比，我们在各种真实世界数据集上进行了广泛评估，包括正向和 360 度场景，并展示了显著的性能改进。

    Dec, 2023

  • pixelNeRF：从一张或少量图像中生成神经辐射场

    我们提出了一种名为 pixelNeRF 的学习框架，可以在仅有一张或几张输入图像的条件下预测连续的神经场景表示。与现有方法相比，我们的体系结构不需要每个场景都进行优化，从而使得在仅有一张图像的情况下就可以执行视角的合成和单幅图像的三维重建。经过大量的实验证明，我们的模型在形状、类别和实景等方面都优于现有的最先进技术。

    Dec, 2020

  • 单目视频下动态场景的非刚性神经辐射场重建和新视角合成

    该论文提出了一种新的非刚性动态场景重建和新视角合成方法 ——NR-NeRF，该方法能够使用一个便携式消费级相机拍摄到的动态场景的 RGB 图像创建高质量的时空几何和外观表示，并且可以生成复杂的渲染场景。

    Dec, 2020

  • NeVRF：用于长时序列的神经视频辐射场

    NeVRF 利用神经辐射场与基于图像的渲染相结合，通过引入新颖的多视图辐射混合方法从多视图视频中直接预测辐射，实现对长时间动态内视场景的逼真新视点合成。通过利用连续学习技术，NeVRF 能够高效重构顺序数据的帧，不需要重新访问先前的帧，从而实现长时间自由视点视频。此外，通过一种量身定制的压缩方法，NeVRF 能够紧凑地表示动态场景，在实际应用中使动态辐射场更加实用。我们的实验证明了 NeVRF 在实现长时间序列渲染、顺序数据重构和紧凑数据存储方面的有效性。

    Dec, 2023