ErpGS：结合 3D 高斯正则化的等距柱投影图像渲染
计算机视觉与模式识别
2025-06-02 v2
摘要
使用 360 度相机获取的多视图图像可以重建大范围的 3D 空间。目前存在基于 NeRF 和 3DGS 的等距柱投影图像 3D 重建方法，以及新视图合成 (Novel View Synthesis, NVS) 方法。然而，在使用等距柱投影图像时，需要克服由 360 度相机投影模型引起的大畸变。在基于 3DGS 的方法中，360 度相机模型的大畸变会生成极大的 3D 高斯，导致渲染精度不佳。我们提出 ErpGS，这是一种基于 3DGS 的全向 GS，旨在解决上述问题并实现 NVS。ErpGS 引入了几种渲染精度提升技术：几何正则化、尺度正则化、畸变感知权重以及用于抑制等距柱投影图像中障碍物影响的掩码。通过在公开数据集上的实验，我们证明 ErpGS 比传统方法能更准确地渲染新视图图像。
引用
@article{arxiv.2505.19883,
title = {ErpGS: Equirectangular Image Rendering enhanced with 3D Gaussian Regularization},
author = {Shintaro Ito and Natsuki Takama and Koichi Ito and Hwann-Tzong Chen and Takafumi Aoki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19883},
year = {2025}
}
备注
Accepted to ICIP2025. Project page: https://gsisaoki.github.io/ERPGS/