렌즈 플레어 제거 및 재구성

원문 발행 2026. 09. 30. 20:27원문 언어 영어AI 한국어 번역arXiv cs.GR (Graphics) 원문 보기

요약

본 연구는 이미지 품질 저하 요인인 렌즈 플레어 제거 및 재구성에 관한 내용을 다룹니다. 기존 방법들이 처리하기 어려웠던 대형 플레어를 위해 새로운 데이터셋을 구축하고, 확산 기반 모델로 이를 학습시켰습니다. 나아가 주점 대칭성을 활용한 플레어 표현 모델과 Gaussian splatting을 결합하여 3D 장면에서 플레어를 분리 및 재구성하는 파이프라인을 제안했습니다.

핵심 포인트

대형 렌즈 플레어 제거를 위한 새로운 데이터셋 구축
확산 기반 모델(diffusion-based model)로 대형 플레어 제거 성능 향상
주점 대칭성을 활용하여 플레어를 표현하는 모델 도입
플레어 모델과 Gaussian splatting을 결합한 3D 장면 분해 파이프라인 제시

이미지에 존재하는 렌즈 플레어는 3D 장면 재구성과 같은 다운스트림 애플리케이션 작업의 결과 품질을 크게 저하시킬 수 있습니다. 이는 렌즈 플레어가 모델링되는 근본적인 장면의 일부가 아니라 카메라 이미징 시스템의 속성이기 때문입니다. 이전에 빛 근처에 초점을 맞춘 작은 플레어 제거를 다루는 방법들이 있었습니다. 하지만 기존 방법들은 이미지 전체를 채우는 것과 같은 큰 플레어를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 본 연구에서는 공개적으로 사용 가능한 실제 데이터를 절차적 생성 파이프라인과 결합하여 대형 플레어 제거를 위한 새로운 데이터셋을 구축했습니다. 저희는 이 데이터셋으로 확산 기반 모델(diffusion-based model)을 미세 조정하여 복잡하고 큰 렌즈 플레어를 제거합니다. 한편, 렌즈 플레어는 여전히 매체에서 광범위하게 사용되는 효과적인 예술적 도구입니다. 2D 플레어를 시뮬레이션하는 방법은 있지만, 여러 뷰에 걸쳐 렌즈 플레어를 일관되게 표현하고 재구성하는 것은 아직 탐구되지 않았습니다. 이를 달성하기 위해, 우리는 카메라의 주점(principal point)을 기준으로 한 렌즈 플레어의 대칭성을 활용하는 플레어 표현 모델을 도입합니다. 저희는 이 플레어 모델과 가우시안 스플래팅 모델(Gaussian splatting model, 3DGS)을 공동으로 최적화하는 계산 파이프라인을 제안합니다. 이를 통해 저희의 플레어 제거 모델을 사용하여 3D 장면을 렌즈 플레어와 장면 자체로 분해할 수 있습니다. 재구성된 플레어가 명시적이고 다시 렌더링 가능하기 때문에, 편집하거나 새로운 이미지 및 새로운 3D 장면에 전송할 수 있습니다. 저희는 확립된 벤치마크와 대형 반사 플레어를 위한 새로운 벤치마크에서 제거 성능을 평가하고, 플레어/장면 분해를 직접 정량화하며, 이 파이프라인이 자동 광원 위치 지정의 오류에 강하다는 것을 보여줍니다.

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