Endo-4DGX：基于高斯溅射的鲁棒内镜场景重建与照明校正
计算机视觉与模式识别
2025-07-01 v1
摘要
准确重建软组织对于推进图像引导式机器人手术至关重要。最近的 3D 高斯溅射（3DGS）技术及其变体 4DGS 能够实现实时高质量的动态手术场景渲染。然而，3D-GS 基于的方法在照明变化场景（如低光和过曝）仍面临挑战。在极端光照条件下训练 3D-GS 导致严重的优化问题和糟糕的渲染质量。为此，我们提出了 Endo-4DGX，一种为内镜场景设计的具备照明自适应高斯溅射的新型重建方法，以应对不均匀照明条件。通过引入照明嵌入，我们有效地建模了视角依赖的亮度变化。我们引入区域感知增强模块以在高斯层级上建模局部亮度，并引入空间感知调整模块以学习视角一致的亮度调整。凭借照明自适应设计，Endo-4DGX 在低光和过曝条件下均实现了卓越的渲染性能，同时保持几何精度。此外，我们采用曝光控制损失将恶劣曝光下的外观恢复到正常水平，以实现照明自适应优化。实验结果表明，Endo-4DGX 在具有挑战性光照环境下显著优于现有重建和恢复方法的组合，凸显了其在机器人辅助手术应用中的潜力。我们的代码可在 https://github.com/lastbasket/Endo-4DGX 获取。
引用
@article{arxiv.2506.23308,
title = {Endo-4DGX: Robust Endoscopic Scene Reconstruction and Illumination Correction with Gaussian Splatting},
author = {Yiming Huang and Long Bai and Beilei Cui and Yanheng Li and Tong Chen and Jie Wang and Jinlin Wu and Zhen Lei and Hongbin Liu and Hongliang Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.23308},
year = {2025}
}
备注
MICCAI 2025. Project Page: https://lastbasket.github.io/MICCAI-2025-Endo-4DGX/