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2025-06-03 更新
ErpGS: Equirectangular Image Rendering enhanced with 3D Gaussian Regularization
Authors:Shintaro Ito, Natsuki Takama, Koichi Ito, Hwann-Tzong Chen, Takafumi Aoki
The use of multi-view images acquired by a 360-degree camera can reconstruct a 3D space with a wide area. There are 3D reconstruction methods from equirectangular images based on NeRF and 3DGS, as well as Novel View Synthesis (NVS) methods. On the other hand, it is necessary to overcome the large distortion caused by the projection model of a 360-degree camera when equirectangular images are used. In 3DGS-based methods, the large distortion of the 360-degree camera model generates extremely large 3D Gaussians, resulting in poor rendering accuracy. We propose ErpGS, which is Omnidirectional GS based on 3DGS to realize NVS addressing the problems. ErpGS introduce some rendering accuracy improvement techniques: geometric regularization, scale regularization, and distortion-aware weights and a mask to suppress the effects of obstacles in equirectangular images. Through experiments on public datasets, we demonstrate that ErpGS can render novel view images more accurately than conventional methods.
使用360度相机采集的多视角图像可以重建一个广阔的3D空间。存在基于NeRF和3DGS的等距图像3D重建方法，以及新型视图合成（NVS）方法。另一方面，在使用等距图像时，需要克服由360度相机投影模型造成的大畸变。在基于3DGS的方法中，360度相机模型的大畸变会产生非常大的3D高斯，从而导致渲染精度较差。我们提出了基于3DGS的全方位GS（ErpGS），以实现NVS并解决这些问题。ErpGS引入了一些提高渲染精度的技术：几何正则化、尺度正则化，以及考虑畸变的权重和掩膜，以抑制等距图像中障碍物的影响。在公共数据集上的实验表明，与传统的NeRF方法相比，ErpGS可以更准确地渲染新型视图图像。
论文及项目相关链接
PDF Accepted to ICIP2025. Project page: https://gsisaoki.github.io/ERPGS/
Summary
利用全方位图像中的信息重建三维空间是可能的，尤其是在采用NeRF技术时。尽管如此，但必须使用新技术来应对全方位摄像机模型的投影引起的严重扭曲问题，这些问题包括较大的高斯空间和不良的渲染效果等。文章提出了一种名为ErpGS的定向高斯新方法来解决上述问题。实验结果证明了该技术的有效性和优势。该技术通过在全方位图像中引入几何正则化、尺度正则化以及障碍抑制技术，提高了渲染精度。
Key Takeaways
- 使用全方位摄像机采集的多视角图像可以重建大面积的三维空间。
- 存在基于NeRF和3DGS的三维重建方法以及新型视图合成（NVS）方法。
- 使用全方位摄像机模型投影会导致严重的失真问题。
- 基于3DGS的方法在处理全方位摄像机模型的大失真时会产生极大的三维高斯空间，导致渲染精度下降。
- ErpGS是一种基于Omnidirectional GS的新技术，旨在解决NVS中的问题并实现更准确的渲染。
- ErpGS引入了提高渲染精度的技术，包括几何正则化、尺度正则化和障碍抑制技术。
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