論文の概要: MVG-Splatting: Multi-View Guided Gaussian Splatting with Adaptive Quantile-Based Geometric Consistency Densification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11840v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 15:24:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 14:13:22.148571
- Title: MVG-Splatting: Multi-View Guided Gaussian Splatting with Adaptive Quantile-Based Geometric Consistency Densification
- Title（参考訳）: MVG-Splatting:Adaptive Quantile-based Geometric Consistency Densification を用いた多視点ガウス散乱
- Authors: Zhuoxiao Li, Shanliang Yao, Yijie Chu, Angel F. Garcia-Fernandez, Yong Yue, Eng Gee Lim, Xiaohui Zhu,
- Abstract要約: マルチビューを考慮したソリューションであるMVG-Splattingを紹介する。
付加的な密度化のレベルを動的に決定する適応的量子化法を提案する。
このアプローチは3次元再構成プロセス全体の忠実度と精度を大幅に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.099621725105857
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of 3D reconstruction, 3D Gaussian Splatting (3DGS) and 2D Gaussian Splatting (2DGS) represent significant advancements. Although 2DGS compresses 3D Gaussian primitives into 2D Gaussian surfels to effectively enhance mesh extraction quality, this compression can potentially lead to a decrease in rendering quality. Additionally, unreliable densification processes and the calculation of depth through the accumulation of opacity can compromise the detail of mesh extraction. To address this issue, we introduce MVG-Splatting, a solution guided by Multi-View considerations. Specifically, we integrate an optimized method for calculating normals, which, combined with image gradients, helps rectify inconsistencies in the original depth computations. Additionally, utilizing projection strategies akin to those in Multi-View Stereo (MVS), we propose an adaptive quantile-based method that dynamically determines the level of additional densification guided by depth maps, from coarse to fine detail. Experimental evidence demonstrates that our method not only resolves the issues of rendering quality degradation caused by depth discrepancies but also facilitates direct mesh extraction from dense Gaussian point clouds using the Marching Cubes algorithm. This approach significantly enhances the overall fidelity and accuracy of the 3D reconstruction process, ensuring that both the geometric details and visual quality.
- Abstract（参考訳）: 急激な3D再構築の分野では, 3D Gaussian Splatting (3DGS) と 2D Gaussian Splatting (2DGS) が著しい進歩を示している。
2DGSは、3Dガウスのプリミティブを2Dガウスのサーフセルに圧縮してメッシュ抽出品質を効果的に向上させるが、この圧縮はレンダリング品質の低下につながる可能性がある。
さらに、不透明度の蓄積による信頼性の低い密度化プロセスと深さの計算は、メッシュ抽出の詳細を損なう可能性がある。
この問題に対処するために,Multi-View によるソリューション MVG-Splatting を導入する。
具体的には、画像勾配と組み合わせることで、元の深度計算の不整合を補正する正規値計算の最適化手法を統合する。
さらに,Multi-View Stereo (MVS) と同様の投影戦略を利用して,奥行きマップから細部まで,奥行きマップによって導かれる付加密度化のレベルを動的に決定する適応的量子化法を提案する。
実験的な証拠は,本手法が深度差による品質劣化を解消するだけでなく,マーチングキューブアルゴリズムを用いて高密度ガウス点雲からの直接メッシュ抽出を容易にすることを証明している。
このアプローチにより、3次元再構成プロセス全体の忠実度と精度が大幅に向上し、幾何学的詳細と視覚的品質の両方が保証される。
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