論文の概要: LineGS : 3D Line Segment Representation on 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00477v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 15:26:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:01.835907
• Title: LineGS : 3D Line Segment Representation on 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: LineGS : 3次元ガウス平板上の3次元線分表現
• Authors: Chenggang Yang, Yuang Shi, Wei Tsang Ooi,
• Abstract要約: LineGSは幾何学誘導型3次元ライン再構成と3次元ガウススプラッティングモデルを組み合わせた新しい手法である。 その結果, ベースライン法と比較して, 幾何精度とモデルコンパクト性に有意な改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.479384894190067
• License:
• Abstract: Abstract representations of 3D scenes play a crucial role in computer vision, enabling a wide range of applications such as mapping, localization, surface reconstruction, and even advanced tasks like SLAM and rendering. Among these representations, line segments are widely used because of their ability to succinctly capture the structural features of a scene. However, existing 3D reconstruction methods often face significant challenges. Methods relying on 2D projections suffer from instability caused by errors in multi-view matching and occlusions, while direct 3D approaches are hampered by noise and sparsity in 3D point cloud data. This paper introduces LineGS, a novel method that combines geometry-guided 3D line reconstruction with a 3D Gaussian splatting model to address these challenges and improve representation ability. The method leverages the high-density Gaussian point distributions along the edge of the scene to refine and optimize initial line segments generated from traditional geometric approaches. By aligning these segments with the underlying geometric features of the scene, LineGS achieves a more precise and reliable representation of 3D structures. The results show significant improvements in both geometric accuracy and model compactness compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーンの抽象表現はコンピュータビジョンにおいて重要な役割を担い、マッピング、ローカライゼーション、表面再構成、SLAMやレンダリングといった高度なタスクまで幅広いアプリケーションを可能にする。 これらの表現の中で、シーンの構造的特徴を簡潔にキャプチャする能力のため、ラインセグメントが広く使用されている。 しかし、既存の3D再構成手法は、しばしば重大な課題に直面している。 2Dプロジェクションに依存する手法は、マルチビューマッチングやオクルージョンにおけるエラーに起因する不安定性に悩まされ、直接3Dアプローチは、3Dポイントクラウドデータにおけるノイズとスパーシリティによって妨げられる。 幾何学誘導型3次元ライン再構成と3次元ガウススプラッティングモデルを組み合わせた新しい手法であるLineGSを導入し,これらの課題に対処し,表現能力を向上させる。 この手法は、シーンの端に沿った高密度ガウス点分布を利用して、従来の幾何学的アプローチから生成された初期線分を洗練・最適化する。 これらのセグメントをシーンの基本的な幾何学的特徴と整合させることで、LineGSはより正確で信頼性の高い3D構造の表現を実現する。 その結果, ベースライン法と比較して, 幾何精度とモデルコンパクト性に有意な改善が認められた。

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