基于高斯溅射的新视角合成：对摄影测量模型精度与分辨率的影响
计算机视觉与模式识别
2025-08-12 v1 图像与视频处理
摘要
本文对用于三维模型重建和视角合成的摄影测量与高斯溅射技术进行了全面比较研究。我创建了一个来自真实世界场景的图像数据集，并使用这两种方法构建了三维模型。为评估性能，我基于USAF分辨率测试图，使用结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）、学习感知图像块相似度（LPIPS）和lp/mm分辨率对模型进行了比较。本工作的一大贡献是开发了一个修改版高斯溅射仓库，我对其进行了分叉和增强，使其能够从Blender环境中生成的新相机位姿渲染图像。这一创新允许合成高质量的新视角，展示了高斯溅射的灵活性和潜力。我的研究扩展到一个增强数据集，该数据集包含原始地面图像和通过高斯溅射合成的新视角。该增强数据集被用于生成一个新的摄影测量模型，然后将其与仅使用原始图像创建的原始摄影测量模型进行比较。结果证明了使用高斯溅射生成高质量新视角的有效性及其改进基于摄影测量的三维重建的潜力。比较分析突出了两种方法的优势和局限性，为扩展现实（XR）、摄影测量和自动驾驶车辆模拟等应用提供了宝贵信息。代码可在https://github.com/pranavc2255/gaussian-splatting-novel-view-render.git获取。
引用
@article{arxiv.2508.07483,
title = {Novel View Synthesis with Gaussian Splatting: Impact on Photogrammetry Model Accuracy and Resolution},
author = {Pranav Chougule},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.07483},
year = {2025}
}