論文の概要: 3D-UIR: 3D Gaussian for Underwater 3D Scene Reconstruction via Physics Based Appearance-Medium Decoupling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21238v2
• Date: Thu, 29 May 2025 11:31:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 13:10:25.75608
• Title: 3D-UIR: 3D Gaussian for Underwater 3D Scene Reconstruction via Physics Based Appearance-Medium Decoupling
• Title（参考訳）: 3D-UIR:物理に基づく外観-ナトリウムデカップリングによる水中3次元シーン再構築のための3Dガウスアン
• Authors: Jieyu Yuan, Yujun Li, Yuanlin Zhang, Chunle Guo, Xiongxin Tang, Ruixing Wang, Chongyi Li,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)はリアルタイムレンダリング機能を提供するが、水中の不均一な環境に苦しむ。 水媒体効果から物体の外観を遠ざける物理ベースの枠組みを提案する。 提案手法は,高品質な新規ビュー合成と物理的に正確なシーン復元を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.985414238960466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel view synthesis for underwater scene reconstruction presents unique challenges due to complex light-media interactions. Optical scattering and absorption in water body bring inhomogeneous medium attenuation interference that disrupts conventional volume rendering assumptions of uniform propagation medium. While 3D Gaussian Splatting (3DGS) offers real-time rendering capabilities, it struggles with underwater inhomogeneous environments where scattering media introduce artifacts and inconsistent appearance. In this study, we propose a physics-based framework that disentangles object appearance from water medium effects through tailored Gaussian modeling. Our approach introduces appearance embeddings, which are explicit medium representations for backscatter and attenuation, enhancing scene consistency. In addition, we propose a distance-guided optimization strategy that leverages pseudo-depth maps as supervision with depth regularization and scale penalty terms to improve geometric fidelity. By integrating the proposed appearance and medium modeling components via an underwater imaging model, our approach achieves both high-quality novel view synthesis and physically accurate scene restoration. Experiments demonstrate our significant improvements in rendering quality and restoration accuracy over existing methods. The project page is available at https://bilityniu.github.io/3D-UIR.
• Abstract（参考訳）: 水中のシーン再構成のための新しいビュー合成は、複雑な光-媒体相互作用による固有の課題を提示する。 水中における光散乱と吸収は、均一な伝搬媒体の従来のボリュームレンダリング仮定を妨害する不均一な媒体減衰干渉をもたらす。 3D Gaussian Splatting(3DGS)はリアルタイムレンダリング機能を提供しているが、散乱媒体が人工物や無矛盾な外観をもたらす水中の不均一環境に苦戦している。 本研究では,水媒体効果から物体の外観を遠ざける物理に基づく枠組みを提案する。 提案手法では,後方散乱と減衰のメディア表現を明示的に表現した外観埋め込みを導入し,シーンの整合性を向上させる。 さらに,擬似深度マップを深度正規化とスケールペナルティ項の監督に活用し,幾何学的忠実度を向上する距離誘導最適化手法を提案する。 提案手法を水中画像モデルにより統合することにより,高品質な新規ビュー合成と物理的に正確なシーン復元を実現する。 既存の手法に比べてレンダリング品質と復元精度が大幅に向上したことを示す実験を行った。 プロジェクトページはhttps://bilityniu.github.io/3D-UIR.comで公開されている。

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