论文：https://arxiv.org/pdf/2305.02103.pdf
充分渲染雾场景，并从参与媒体中分解无雾背景，提出了散射体和场景物体的解纠缠表示，并学习了基于物理启发损失的场景重建
贡献点：
方法和两个参考NeRF模型沿两条投射射线的射线终止分布。DS-NeRF和mip-NeRF-360中提出的正则化方法将累计透射率T表示为阶跃函数，而ScatterNeRF则对散射过程进行建模
大的散射体积可以用Koschmieder模型来近似。
对于每个像素，建立了衰减模型，表示由于物体散射的直接光造成的损失强度，以及由于环境光散射到观察者而造成的空气光
c
p
c_p
cp的贡献。
l 为透射，
C
F
C_F
CF对应观测到的像素值，
C
c
C_c
Cc为清晰场景
透射率 l 可由衰减系数
σ
p
σ_p
σp和深度D计算得到
NeRF体渲染公式
积分对象颜色
C
c
C_c
Cc 定义为在位置 r 处发射的颜色
C
c
(
r
)
C_c (r)
Cc(r);
放宽对
σ
p
σ_p
σp 和
c
p
c_p
cp 的约束，允许它们近似任意值
离散化表示为
对于使用MLP得到的
σ
i
,
c
i
i
∈
{
c
,
p
}
\sigma_i,c_i \ i\in \{c,p\}
σi,ci i∈{c,p}，可以表示为
通过缩放
σ
p
σ_p
σp 来渲染不同雾密度的场景，甚至通过设置
σ
p
=
0
σ_p = 0
σp=0 来完全去雾化图像，当
σ
p
=
0
σ_p = 0
σp=0，渲染公式为：
rgb损失
大气光颜色损失
I
F
I_F
IF 是模糊图像的相对亮度
I
F
(
r
)
=
ξ
⋅
l
i
n
(
C
ˉ
F
(
r
)
)
I_F(r) = \xi \cdot lin(\bar{C}_F(r))
IF(r)=ξ⋅lin(CˉF(r))
c p 0 c^0_p cp0 是在暗信道先验条件下计算的初始全局恒定大气光估计值
z
=
1
/
(
l
−
1
)
z = 1/(l-1)
z=1/(l−1)
λ
\lambda
λ 是加权因子
场景中投射的光线具有峰值单峰射线终止分布
正则化散射介质
σ
^
p
\hat{\sigma}_p
σ^p的密度，
σ
^
p
\hat{\sigma}_p
σ^p以半监督的方式拟合，能够模拟雾的不均匀性。应用基于熵的损失，允许网络
f
p
f_p
fp 学习空间变化的介质密度
a
~
F
i
=
a
^
F
i
∑
j
a
^
F
j
a
^
F
i
=
1
−
e
x
p
(
(
σ
^
p
i
+
σ
^
c
i
)
δ
i
)
\tilde{a}_{F_i}=\frac{\hat{a}_{F_i}}{\sum_j\hat{a}_{F_j}} \hat{a}_{F_i}=1-exp((\hat{\sigma}_{p_i}+\hat{\sigma}_{c_i})\delta_i)
a~Fi=∑ja^Fja^Fia^Fi=1−exp((σ^pi+σ^ci)δi)
熵最大化依赖于场景体积密度 σ ^ c \hat{σ}_c σ^c 来解开这两种分布，而不仅仅是在整个场景中分布雾体积密度 σ ^ F \hat{σ}_F σ^F。只对 σ p σ_p σp，而不是 σ c σ_c σc，最小化这个损失
深度损失
通过立体传感器设置估计的深度
D
ˉ
\bar{D}
Dˉ来监督场景深度
立体深度网络在大雾条件下具有鲁棒性，它们适合于直接监督场景NeRF
总损失
由于 σ F σ_F σF在整个场景中被正则化为近似常数，重新采样过程不会使用场景权重 W F W_F WF 而是使用去雾后场景权重 W c W_c Wc
使用NVIDIA RTX A6000 迭代250000次，批次大小为4096，使用Adamw优化器
β
1
=
0.9
,
β
2
=
0.999
\beta_1=0.9,\beta_2=0.999
β1=0.9,β2=0.999，学习率为
5
⋅
1
0
−
4
5\cdot10^{-4}
5⋅10−4
