Unblur-SLAM: ぼやけた入力向けの高密度ニューラルSLAM
arXiv cs.CV / 2026/3/31
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要点
- Unblur-SLAM は、ぼやけた入力画像から鮮明な3D再構成を行う RGB SLAM パイプラインで、モーションブラーとデフォーカスブラーの双方に対応します。
- 既存手法と異なり、入力画像のブラー量に応じて計算負荷を調整し、効率的に処理できる設計を提案しています。
- まずはフィードフォワード型のデブラーリングモデルで成功したフレームをデブラーし、ローカル・グローバルなマルチビュー最適化とループクロージャで精緻なポーズと深度を得ます。
- デブラーが失敗するフレームは 3DGS（3D Gaussian Splatting）と追加のブラー用ネットワークで、3D空間でのブラー生成を複数サブフレームとしてモデル化し、シャープな詳細やサブフレームの姿勢を学習します。
- 複数の実データセットで、ポーズ推定とジオメトリ／テクスチャの鮮明化の両面で一貫した改善とSOTA性能を示したと報告しています。
