重新审视作为低通滤波器的3D重建核
计算机视觉与模式识别
2026-01-27 v1
摘要
3D重建旨在从采样的离散2D像素中恢复3D信号，目标是收敛至连续的3D空间。在本文中，我们从信号处理的角度重新审视3D重建，将离散采样引起的周期性频谱延拓识别为根本挑战。以往的3D重建核，如 Gaussians、Exponential functions 和 Student's t distributions，用作隔离基带频谱的低通滤波器。然而，其不理想的低通特性导致离散时间信号频谱中的高频分量与低频分量发生重叠。为此，我们引入了 Jinc 核，其在截止频率处幅度瞬间降至零，对应于理想低通滤波器。由于 Jinc 核在空间域中衰减速度较慢，我们进一步提出了调制核以实现有效平衡，并通过协调空间效率与频域保真度实现了卓越的渲染性能。实验结果证明了我们提出的 Jinc 核与调制核的有效性。
引用
@article{arxiv.2601.17900,
title = {Revisiting 3D Reconstruction Kernels as Low-Pass Filters},
author = {Shengjun Zhang and Min Chen and Yibo Wei and Mingyu Dong and Yueqi Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17900},
year = {2026}
}
备注
14 pages, 5 figures