基于无人机拍摄 360 imagery 使用 3D 高斯溅写的可扩展室内新视角合成

大型、复杂、多层的室内场景的场景重建和新视角合成是具有挑战性和耗时的任务。先前方法利用无人机进行数据捕获和 radiance fields 进行场景重建，两者都存在某些挑战。首先，为了捕获无人机前置摄像头的多样化视角，一些方法会以不稳定的 zig-zag 方式飞行，这阻碍了无人机操作并在捕获的数据中产生运动模糊。其次，大多数 radiance field 方法难以扩展到任意大的图像数量。本文提出了一种高效且可扩展的管道，用于从无人机拍摄的 360 视频进行室内新视角合成，采用 3D 高斯溅写。360 相机捕获广泛的视角集合，允许在简单直接的无人机轨迹下进行全面场景捕获。为将该方法扩展到大型场景，我们设计了一种划分与 conquering策略，自动将场景划分为可单独和并行重建的较小块。我们还提出了粗到细的对齐策略，以无缝匹配这些块以组成整个场景。我们的实验表明，与先前方法相比，在重建质量（即 PSNR 和 SSIM）和计算时间方面均实现了显著改进。