Aquatic-GS：一种用于水下场景的混合3D表示方法

表示水下3D场景是一项有价值但复杂的任务，因为水下成像过程中的衰减和散射效应显著耦合了物体和水的信息。这种耦合对现有方法在有效同时表示物体和水介质方面提出了重大挑战。为了解决这一挑战，我们提出了Aquatic-GS，这是一种用于水下场景的混合3D表示方法，能够有效地同时表示物体和水介质。具体来说，我们构建了一个神经水场（NWF）来隐式地建模水参数，同时扩展了最新的3D高斯溅射（3DGS）来显式地建模物体。这两个组件通过基于物理的水下图像形成模型集成，以表示复杂的水下场景。此外，为了构建更精确的场景几何和细节，我们设计了一种深度引导优化（DGO）机制，该机制使用伪深度图作为辅助引导。优化后，Aquatic-GS能够渲染新颖的水下视角，并支持恢复水下场景的真实外观，仿佛水介质不存在一样。在模拟和真实世界数据集上的大量实验表明，Aquatic-GS超越了最先进的水下3D表示方法，实现了更好的渲染质量和实时渲染性能，速度提升了410倍。此外，在水下图像恢复方面，Aquatic-GS在色彩校正、细节恢复和稳定性方面均优于代表性的去水方法。我们的模型、代码和数据集可在https://aquaticgs.github.io获取。