OceanSplat：具有三目视图一致性的物体感知高斯泼溅用于水下场景重建
计算机视觉与模式识别
2026-01-21 v2
摘要
我们介绍了OceanSplat，一种基于3D高斯泼溅的新颖方法，用于高保真水下场景重建。为了克服由散射介质引起的多视图不一致性，我们为每个相机位姿设计了一个三目设置，通过从水平和垂直平移的虚拟视点进行渲染，强制视图一致性以促进3D高斯体的空间优化。此外，我们从虚拟视点推导出合成极线深度先验，作为自监督深度正则化器，以补偿退化水下场景中有限的几何线索。我们还提出了一种深度感知的alpha调整，该调整在早期训练期间根据3D高斯体沿视线方向的深度来调制其不透明度，从而阻止介质诱导基元的形成。我们的方法通过有效的几何约束促进3D高斯体与散射介质的解缠，从而能够准确表示场景结构并显著减少浮动伪影。在真实水下和模拟场景上的实验表明，OceanSplat在散射介质中的场景重建和恢复方面均显著优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2601.04984,
title = {OceanSplat: Object-aware Gaussian Splatting with Trinocular View Consistency for Underwater Scene Reconstruction},
author = {Minseong Kweon and Jinsun Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.04984},
year = {2026}
}
备注
Accepted to AAAI 2026. Project page: https://oceansplat.github.io