論文の概要: Self-Calibrating Gaussian Splatting for Large Field of View Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09563v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 18:15:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:44:39.946354
• Title: Self-Calibrating Gaussian Splatting for Large Field of View Reconstruction
• Title（参考訳）: 大規模視野再構成のための自己校正型ガウススプラッティング
• Authors: Youming Deng, Wenqi Xian, Guandao Yang, Leonidas Guibas, Gordon Wetzstein, Steve Marschner, Paul Debevec,
• Abstract要約: 本稿では,カメラパラメータ,レンズ歪み,3次元ガウス表現を協調的に最適化する自己校正フレームワークを提案する。 本手法により,広角レンズで撮影した大視野視野(FOV)画像から高品質なシーン再構成が可能となり,少ない画像からシーンをモデル化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.529707438964596
• License:
• Abstract: In this paper, we present a self-calibrating framework that jointly optimizes camera parameters, lens distortion and 3D Gaussian representations, enabling accurate and efficient scene reconstruction. In particular, our technique enables high-quality scene reconstruction from Large field-of-view (FOV) imagery taken with wide-angle lenses, allowing the scene to be modeled from a smaller number of images. Our approach introduces a novel method for modeling complex lens distortions using a hybrid network that combines invertible residual networks with explicit grids. This design effectively regularizes the optimization process, achieving greater accuracy than conventional camera models. Additionally, we propose a cubemap-based resampling strategy to support large FOV images without sacrificing resolution or introducing distortion artifacts. Our method is compatible with the fast rasterization of Gaussian Splatting, adaptable to a wide variety of camera lens distortion, and demonstrates state-of-the-art performance on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カメラパラメータ,レンズ歪み,3次元ガウス表現を協調的に最適化する自己校正フレームワークを提案する。 特に,広角レンズで撮影した大視野視野(FOV)画像から高品質なシーン再構成を可能にし,少ない画像からシーンをモデル化することができる。 提案手法では,非可逆残差ネットワークと明示的格子を組み合わせたハイブリッドネットワークを用いて,複雑なレンズ歪みをモデル化する手法を提案する。 この設計は、従来のカメラモデルよりも高い精度で最適化プロセスを効果的に調整する。 さらに,分解能を犠牲にすることなく,歪みアーチファクトを導入することなく,大規模なFOV画像をサポートするキューブマップベースの再サンプリング戦略を提案する。 本手法はガウススティングの高速ラスタ化と互換性があり,多種多様なカメラレンズの歪みに適応し,合成および実世界のデータセット上での最先端性能を示す。

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