論文の概要: RecGS: Removing Water Caustic with Recurrent Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10318v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 20:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 18:39:42.573735
• Title: RecGS: Removing Water Caustic with Recurrent Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: RecGS:リカレントガウススプラッティングによる水源除去
• Authors: Tianyi Zhang, Weiming Zhi, Kaining Huang, Joshua Mangelson, Corina Barbalata, Matthew Johnson-Roberson,
• Abstract要約: 水の因果関係は浅海域の海底画像データでよく見られる。 画像から因果パターンを取り除く従来の方法は、注釈付きデータセットで2Dフィルタリングや事前トレーニングに依存することが多い。 本稿では,今日の光現実的3次元再構成技術である3DGSを活用する新しい手法であるRecurrent Gaussian Splattingを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.87415686123919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Water caustics are commonly observed in seafloor imaging data from shallow-water areas. Traditional methods that remove caustic patterns from images often rely on 2D filtering or pre-training on an annotated dataset, hindering the performance when generalizing to real-world seafloor data with 3D structures. In this paper, we present a novel method Recurrent Gaussian Splatting, which takes advantage of today's photorealistic 3D reconstruction technology, 3DGS, to separate caustics from seafloor imagery. With a sequence of images taken by an underwater robot, we build 3DGS recursively and decompose the caustic with low-pass filtering in each iteration. In the experiments, we analyze and compare with different methods, including joint optimization, 2D filtering, and deep learning approaches. The results show that our method can effectively separate the caustic from the seafloor, improving the visual appearance.
• Abstract（参考訳）: 水の因果関係は浅海域の海底画像データでよく見られる。 画像から因果パターンを除去する従来の方法は、注釈付きデータセットの2Dフィルタリングや事前トレーニングに依存しており、3D構造を持つ現実世界の海底データに一般化する際のパフォーマンスを妨げている。 本稿では,今日の光現実的3次元再構成技術である3DGSを利用して,海底画像から因果関係を分離する新たな手法であるRecurrent Gaussian Splattingを提案する。 水中ロボットによって撮影された一連の画像を用いて、3DGSを再帰的に構築し、各イテレーションで低パスフィルタリングで因果関係を分解する。 実験では, 共同最適化, 2次元フィルタリング, 深層学習など, 様々な手法を解析・比較した。 以上の結果から,本手法は海底から因果関係を効果的に分離し,視覚的外観を改善することが可能であることが示唆された。

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