HFGS：基于空间与时域高频分量的4D高斯溅写用于内镜场景重建
计算机视觉与模式识别
2024-09-11 v3
摘要
机器人辅助的 minimally invasive 手术受益于增强动态场景重建，因为这有助于改善手术结果。虽然神经辐射场（NeRF）在场景重建方面效果良好，但其推理速度慢且训练时间长，限制了其适用性。为克服这些限制，基于3D高斯溅写（3D-GS）的方法近期涌现，提供了快速推理能力和优异的3D质量。然而，这些方法在静态和动态场景中仍难以实现充分重建。本文提出HFGS，用于可变形内镜重建，从空间和时域频率视角解决上述挑战。我们的方法引入变形场以更好地处理动态场景，并引入空间高频强化重建（SHF），以最小化渲染图像与其真实图之间的空间频率谱差异。此外，我们引入时域高频强化重建（THF），通过利用流先验增强神经渲染中的动态感知，聚焦优化运动密集区域。广泛的在两个广泛使用的基准数据集上的实验表明，HFGS实现了优异的渲染质量。
引用
@article{arxiv.2405.17872,
title = {HFGS: 4D Gaussian Splatting with Emphasis on Spatial and Temporal High-Frequency Components for Endoscopic Scene Reconstruction},
author = {Haoyu Zhao and Xingyue Zhao and Lingting Zhu and Weixi Zheng and Yongchao Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.17872},
year = {2024}
}
备注
BMVC2024