[4I1-GS-7] 画像音声メディア処理：

[4I1-GS-7-05] NeRFに適した数値積分法の検討

〇赤木 稜¹、松原 崇¹ (1. 大阪大学 大学院基礎工学研究科)

キーワード：NeRF、数値積分法

Neural radiance fields (NeRF)とはさまざまな角度から撮影した複数の画像をもとに，任意の視点からの画像を生成する技術である．新しい視点からの画像を生成するのにはボリュームレンダリングを用いており, 任意の視点からの光線に沿って積分を評価する必要がある．レンダリングの積分には各光線上の密度と色の情報が必要となるが，実装上では, 光線上に複数のサンプリング点を設定し，離散化して計算することで積分値を近似している．既存手法においては, 計算の高速化のために簡略化された数値積分を用いており，サンプリング点における値に依存しやすい近似値となっている．そのため出力される画像の鮮明さが犠牲になっている可能性がある．本研究ではレンダリングの近似値の精度をより高めるために, この積分を微分方程式として捉え，ルンゲクッタ法を用いて積分値を近似した．これによって既存手法と同じサンプリング点の数の情報から，画像の鮮明さがどのように変化するか検証した．