LGDWT-GS：稀疏视角下基于局部和全局离散小波正则化的 3D 高斯溅写
计算机视觉与模式识别
2026-05-05 v2
摘要
我们提出了一种新方法，用于稀疏视角下的 3D 重建，将全局和局部频率正则化集成以稳定几何结构并保留细节，解决了现有 3D 高斯溅写 (3DGS) 模型的一个关键局限性。我们还引入了一个包含四个光谱波段的多光谱温室数据集，该数据集从多样化的植物种类下采集，条件受控。随着数据集，我们发布了一个开源基准软件包，定义了用于评估 3DGS 方法的标准化稀疏视角重建协议。实验在我们的多光谱数据集以及标准基准上进行，结果表明所提出的方法比现有基线方法实现了更锐利、更稳定且光谱一致的重建。该数据集和代码已公开可用。
引用
@article{arxiv.2601.17185,
title = {LGDWT-GS: Local and Global Discrete Wavelet-Regularized 3D Gaussian Splatting for Sparse-View Scene Reconstruction},
author = {Shima Salehi and Atharva Agashe and Andrew J. McFarland and Joshua Peeples},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17185},
year = {2026}
}