面向视角不变的室内场景重建的图像平面几何解码
计算机视觉与模式识别
2025-10-28 v2
摘要
基于体积的室内场景重建方法提供了优越的泛化能力和实时部署潜力。然而，现有方法依赖多视图像素反投影射线交点作为弱几何约束来确定空间位置。这种依赖性导致重建质量严重受输入视图密度的影响。在重叠区域和未观察区域，性能会下降。为解决这些局限，我们通过利用单个视图内的空间信息来减少对视图间几何约束的依赖。我们提出了一个图像平面解码框架，包含三个核心组件：像素级置信度编码器、仿射补偿模块和图像平面空间解码器。这些模块解码通过物理成像过程编码在图像中的三维结构信息。该框架有效保留了包括边缘、空心结构和复杂纹理在内的空间几何特征。它显著增强了视角不变的重建能力。在室内场景重建数据集上的实验证实了其优越的重建稳定性。当视图数量减少 40% 时，我们的方法几乎保持相同的质量。其变异系数为 0.24%，性能保持率为 99.7%，最大性能下降为 0.42%。这些结果表明，利用视图内空间信息为实际应用中视角受限的场景提供了一种鲁棒的解决方案。
引用
@article{arxiv.2509.25744,
title = {Image-Plane Geometric Decoding for View-Invariant Indoor Scene Reconstruction},
author = {Mingyang Li and Yimeng Fan and Changsong Liu and Lixue Xu and Xin Wang and Yanyan Liu and Wei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.25744},
year = {2025}
}