OccluGaussian：面向大场景重建与渲染的遮挡感知高斯泼溅
图形学
2025-12-02 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
在使用 3D Gaussian splatting 进行大规模场景重建时，通常会将场景划分为多个更小的区域并分别进行重建。然而，现有的划分方法对遮挡不敏感，这意味着每个区域可能包含严重遮挡的区域。因此，这些区域内的相机之间相关性较弱，导致对整体重建的平均贡献较低。在本文中，我们提出了一种遮挡感知的场景划分策略，该策略根据训练相机的位置和共可见性对其进行聚类，以获取多个区域。这些区域内的相机表现出更强的相关性和更高的平均贡献，从而促进高质量的场景重建。我们进一步提出了一种基于区域的渲染技术来加速大场景渲染，该技术会剔除对视点所在区域不可见的 Gaussians。这种技术在不牺牲质量的情况下显著加快了渲染速度。在多个大场景上的大量实验表明，与现有的 SOTA 方法相比，我们的方法实现了更优的重建结果和更快的渲染速度。项目页面：https://occlugaussian.github.io。
引用
@article{arxiv.2503.16177,
title = {OccluGaussian: Occlusion-Aware Gaussian Splatting for Large Scene Reconstruction and Rendering},
author = {Shiyong Liu and Xiao Tang and Zhihao Li and Yingfan He and Chongjie Ye and Jianzhuang Liu and Binxiao Huang and Shunbo Zhou and Xiaofei Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.16177},
year = {2025}
}
备注
Accepted to ICCV 2025. Project website: https://occlugaussian.github.io