通过辐射映射增强点云渲染

摘要

近年来，基于NeRF的图像绘制由于其高质量而得到了快速发展。然而，点云渲染在某种程度上很少被探索。与基于NeRF的渲染相比，点云渲染的计算量自然较小，因此可以在移动计算设备中部署。在这项工作中，我们致力于通过紧凑的模型设计来提高点云渲染的图像质量。我们首先分析了体绘制公式对点云的适应性。基于分析，我们将NeRF表示简化为空间映射函数，该函数只需要每个像素进行一次评估。此外，在光线行进的激励下，我们将噪声原始点云校正为光线与曲面的估计交点作为查询坐标，从而避免了空间频率崩溃和邻近点干扰。我们的方法由光栅化、空间映射和细化阶段组成，在点云渲染上实现了最先进的性能，以较小的模型大小显著优于以前的工作。NeRF-Synthentic的PSNR为31.74，ScanNet为25.88，DTU为30.81。代码和数据在https://github.com/seanywang0408/RadianceMapping。