统一颜色与亮度校正结合视角自适应曲线调整，以提升 3D 新视角合成的鲁棒性
计算机视觉与模式识别
2026-02-23 v1
摘要
在真实环境中获取高质量图像仍然具有挑战性，因复杂照明变化以及相机成像管线的固有局限。这些问题在多视角捕获中尤为突出，由于光照、传感器响应以及图像信号处理器（ISP）配置的差异，引入了光度和色度的不一致性，这些不一致性违反了现代 3D 新视角合成（NVS）方法（包括神经辐射场（NeRF）和 3D 高斯渲染（3DGS））所基于的光度一致性假设，导致重建和渲染质量下降。我们提出了 Luminance-GS++，一个基于 3DGS 的框架，用于在多种光照条件下实现稳健的 NVS。该方法结合全局视角自适应亮度调整与局部像素级残差细化，以实现精准的颜色校正。我们进一步设计无监督目标，联合约束亮度校正以及多视角的几何和光度一致性。大量实验表明，在包括低光、过曝以及复杂亮度和色度变化等具挑战性场景中，本方法实现了最新性能。与先前修改底层表示的方法不同，我们保留显式的 3DGS 表述，提高了重建保真度，同时保持实时渲染效率。
引用
@article{arxiv.2602.18322,
title = {Unifying Color and Lightness Correction with View-Adaptive Curve Adjustment for Robust 3D Novel View Synthesis},
author = {Ziteng Cui and Shuhong Liu and Xiaoyu Dong and Xuangeng Chu and Lin Gu and Ming-Hsuan Yang and Tatsuya Harada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.18322},
year = {2026}
}
备注
Journal extension version of CVPR 2025 paper: arXiv:2504.01503