LiDAR-3DGS：用于多模态辐射场渲染的 LiDAR 增强 3D 高斯泼溅
计算机视觉与模式识别
2025-08-26 v1 图形学
图像与视频处理
摘要
本文探讨了多模态输入在基于 3D 高斯泼溅（3DGS）的辐射场渲染中的能力。我们提出了 LiDAR-3DGS，一种利用 LiDAR 生成的点云增强 3DGS 输入的新方法，以显著提高 3D 模型的准确性与细节。我们展示了一种将 LiDAR 增强系统性应用于 3DGS 的方法，使其能够捕捉螺栓、孔径及其他常被纯图像特征遗漏的重要细节。这些细节对于远程监控和维护等工程应用至关重要。在不修改底层 3DGS 算法的情况下，我们证明即使少量添加 LiDAR 生成的点云，也能显著增强模型的感知质量。在 30k 次迭代时，我们方法生成的模型在 PSNR 和 SSIM 上分别提升了 7.064% 和 0.565%。由于本研究使用的 LiDAR 是常用的商用级设备，所观察到的提升较为适度，使用更高级别的 LiDAR 系统可进一步提升效果。此外，这些改进可与其他辐射场渲染的衍生工作互补，并为未来 LiDAR 与计算机视觉集成建模提供新见解。
引用
@article{arxiv.2409.16296,
title = {LiDAR-3DGS: LiDAR Reinforced 3D Gaussian Splatting for Multimodal Radiance Field Rendering},
author = {Hansol Lim and Hanbeom Chang and Jongseong Brad Choi and Chul Min Yeum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.16296},
year = {2025}
}