OmniIndoor3D：综合室内3D重建
计算机视觉与模式识别
2025-05-28 v1 机器人学
摘要
我们提出了一个用于综合室内3D重建的新框架，称为 OmniIndoor3D。该框架使用高斯表示方法，实现对多样化室内场景的准确外观、几何和全景重建，这些场景由消费级 RGB-D 相机捕获。由于 3DGS 主要针对实现逼真的渲染而优化，缺乏用于高质量全景重建的精确几何。因此，OmniIndoor3D 首先将多个 RGB-D 图像组合创建粗糙的3D重建，该重建用于初始化 3D 高斯并指导 3DGS 训练。为解决外观与几何之间的优化冲突，我们引入了一个轻量级 MLP 来调整 3D 高斯的几何属性。引入的轻量级 MLP 作为几何重建的低通滤波器，显著减少室内场景中的噪声。为提高高斯原始素的分布，我们提出了一种受全景先验指导的稠密化策略，以鼓励平面表面的平滑。通过对外观、几何和全景重建的联合优化，OmniIndoor3D 提供了综合的室内场景理解，促进了准确和稳健的机器人导航。我们在多个数据集上进行了彻底的评估，OmniIndoor3D 在外观、几何和全景重建方面实现了最新的成果。我们相信我们的工作填补了室内3D重建的关键空白。代码将在 https://ucwxb.github.io/OmniIndoor3D/ 上发布。
引用
@article{arxiv.2505.20610,
title = {OmniIndoor3D: Comprehensive Indoor 3D Reconstruction},
author = {Xiaobao Wei and Xiaoan Zhang and Hao Wang and Qingpo Wuwu and Ming Lu and Wenzhao Zheng and Shanghang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.20610},
year = {2025}
}