論文の概要: UW-GS: Distractor-Aware 3D Gaussian Splatting for Enhanced Underwater Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01517v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 12:28:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:21:19.523079
• Title: UW-GS: Distractor-Aware 3D Gaussian Splatting for Enhanced Underwater Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: UW-GS:水中シーン再構築のための3Dガウス平滑化
• Authors: Haoran Wang, Nantheera Anantrasirichai, Fan Zhang, David Bull,
• Abstract要約: 3D Gaussian splatting (3DGS) はリアルタイムの高品質な3Dシーンレンダリングを実現する機能を提供する。 しかし、3DGSは、シーンが透明な中性環境にあると仮定し、水中のシーンで満足できる表現を生成するのに苦労している。 水中用途に特化して設計された新しいガウススプラッティング方式UW-GSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.624536266709633
• License:
• Abstract: 3D Gaussian splatting (3DGS) offers the capability to achieve real-time high quality 3D scene rendering. However, 3DGS assumes that the scene is in a clear medium environment and struggles to generate satisfactory representations in underwater scenes, where light absorption and scattering are prevalent and moving objects are involved. To overcome these, we introduce a novel Gaussian Splatting-based method, UW-GS, designed specifically for underwater applications. It introduces a color appearance that models distance-dependent color variation, employs a new physics-based density control strategy to enhance clarity for distant objects, and uses a binary motion mask to handle dynamic content. Optimized with a well-designed loss function supporting for scattering media and strengthened by pseudo-depth maps, UW-GS outperforms existing methods with PSNR gains up to 1.26dB. To fully verify the effectiveness of the model, we also developed a new underwater dataset, S-UW, with dynamic object masks.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian splatting (3DGS) はリアルタイムの高品質な3Dシーンレンダリングを実現する機能を提供する。 しかし、3DGSは、シーンが透明な中性環境にあると仮定し、光の吸収と散乱が一般的であり、動く物体が関与する水中のシーンで満足できる表現を生成するのに苦労している。 これらを克服するために,水中用途に特化して設計された新しいガウススプラッティング方式UW-GSを提案する。 距離に依存した色の変化をモデル化するカラーの外観を導入し、物理に基づく新しい密度制御戦略を採用して、離れた物体の明度を高め、動的コンテンツを扱うためにバイナリモーションマスクを使用する。 散乱媒体をサポートするよく設計された損失関数で最適化され、擬似深度マップにより強化され、UW-GSはPSNRが1.26dBまで向上する既存の手法よりも優れている。 また, モデルの有効性を検証するために, 動的物体マスクを用いた新しい水中データセットS-UWを開発した。

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