fNeRF: High Quality Radiance Fields from Practical Cameras

最近几年，神经辐射场技术的发展使得从多视角相机数据中对场景和物体进行逼真三维重建达到了前所未有的水平。然而，以往的方法使用过于简化的针孔相机模型，导致了焦外模糊被“烤”进了重建的辐射场中。我们提出了一种修改射线投射的方法，利用透镜的光学特性，在焦外模糊的情况下增强场景重建。这使得我们能够通过具有有限孔径的实际相机的测量来改进辐射场重建的质量。我们展示了所提出的模型更接近实际相机的焦外模糊行为，比针孔模型和其他焦外模糊模型的近似更为精确，特别是在部分遮挡的情况下。这使我们能够实现更清晰的重建，将在合成和真实数据集上的全焦图像的峰值信噪比提高了最多3 dB。

论文旨在解决神经辐射场重建中针孔相机模型过于简化，导致焦外模糊无法被完全恢复的问题。

论文提出了一种基于透镜光学原理的射线投射方法，以更好地重建焦外模糊场景。

论文使用合成和真实数据集进行实验，提高了所有焦点图像的PSNR，最高可达3dB。该方法更准确地匹配了实际相机焦外模糊的行为，特别是在部分遮挡的情况下。

与该论文相关的研究包括：Neural Radiance Fields、焦外模糊建模等。