Orthoscopic elemental image synthesis for 3D light field display using lens design software and real-world captured neural radiance field
Notice bibliographique
Résumé
The elemental images (EIs) generation of complex real-world scenes can be challenging for conventional integral imaging (InIm) capture techniques since the pseudoscopic effect, characterized by a depth inversion of the reconstructed 3D scene, occurs in this process. To address this problem, we present in this paper a new approach using a custom neural radiance field (NeRF) model to form real and/or virtual 3D image reconstruction from a complex real-world scene while avoiding distortion and depth inversion. One of the advantages of using a NeRF is that the 3D information of a complex scene (including transparency and reflection) is not stored by meshes or voxel grid but by a neural network that can be queried to extract desired data. The Nerfstudio API was used to generate a custom NeRF-related model while avoiding the need for a bulky acquisition system. A general workflow that includes the use of ray-tracing-based lens design software is proposed to facilitate the different processing steps involved in managing NeRF data. Through this workflow, we introduced a new mapping method for extracting desired data from the custom-trained NeRF-related model, enabling the generation of undistorted orthoscopic EIs. An experimental 3D reconstruction was conducted using an InIm-based 3D light field display (LFD) prototype to validate the effectiveness of the proposed method. A qualitative comparison with the actual real-world scene showed that the 3D reconstructed scene is accurately rendered. The proposed work can be used to manage and render undistorted orthoscopic 3D images from custom-trained NeRF-related models for various InIm applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».