論文の概要: Evaluating Fisheye-Compatible 3D Gaussian Splatting Methods on Real Images Beyond 180 Degree Field of View
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06968v1
- Date: Sat, 09 Aug 2025 12:29:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.632867
- Title: Evaluating Fisheye-Compatible 3D Gaussian Splatting Methods on Real Images Beyond 180 Degree Field of View
- Title（参考訳）: 180度視野を超える実画像における魚眼対応型3次元ガウス散乱法の評価
- Authors: Ulas Gunes, Matias Turkulainen, Juho Kannala, Esa Rahtu,
- Abstract要約: 魚眼をベースとした3Dガウス法(魚眼GS法)と3DGUT法(魚眼GS法と3DGUT法)の視界180度を超える実画像上での最初の評価を行った。
我々は200度の魚眼カメラで捉えた屋内と屋外の両方のシーンについて調査した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.622011456518614
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the first evaluation of fisheye-based 3D Gaussian Splatting methods, Fisheye-GS and 3DGUT, on real images with fields of view exceeding 180 degree. Our study covers both indoor and outdoor scenes captured with 200 degree fisheye cameras and analyzes how each method handles extreme distortion in real world settings. We evaluate performance under varying fields of view (200 degree, 160 degree, and 120 degree) to study the tradeoff between peripheral distortion and spatial coverage. Fisheye-GS benefits from field of view (FoV) reduction, particularly at 160 degree, while 3DGUT remains stable across all settings and maintains high perceptual quality at the full 200 degree view. To address the limitations of SfM-based initialization, which often fails under strong distortion, we also propose a depth-based strategy using UniK3D predictions from only 2-3 fisheye images per scene. Although UniK3D is not trained on real fisheye data, it produces dense point clouds that enable reconstruction quality on par with SfM, even in difficult scenes with fog, glare, or sky. Our results highlight the practical viability of fisheye-based 3DGS methods for wide-angle 3D reconstruction from sparse and distortion-heavy image inputs.
- Abstract（参考訳）: 魚眼をベースとした3Dガウス法(魚眼GS法)と3DGUT法(魚眼GS法と3DGUT法)の視界180度を超える実画像上での最初の評価を行った。
そこで本研究では,200度の魚眼カメラで捉えた屋内と屋外の両方のシーンを取り上げ,実世界の環境において,それぞれの手法が極端な歪みに対処する方法について分析した。
様々な視野(200度,160度,120度)での性能評価を行い,周辺歪みと空間被覆とのトレードオフについて検討した。
Fisheye-GSは視野(FoV)の縮小(特に160度)から恩恵を受ける一方、3DGUTは全ての設定で安定であり、フル200度ビューで高い知覚品質を維持している。
また,SfMに基づく初期化の限界に対処するため,シーンごとの2～3つの魚眼画像からのUniK3D予測を用いた奥行き戦略を提案する。
UniK3Dは実際の魚眼データに基づいて訓練されていないが、霧や光沢、空のある困難な場面でも、SfMと同等に再現できる密度の高い点雲を生成する。
本研究は,魚眼3DGS法によるスパーク画像と歪み画像からの広角3D再構成の実用性を強調した。
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