論文の概要: Multi-view Normal and Distance Guidance Gaussian Splatting for Surface Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07701v1
- Date: Mon, 11 Aug 2025 07:25:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.988583
- Title: Multi-view Normal and Distance Guidance Gaussian Splatting for Surface Reconstruction
- Title（参考訳）: 表面再構成のための多視点ノーマルおよび距離誘導ガウススメッティング
- Authors: Bo Jia, Yanan Guo, Ying Chang, Benkui Zhang, Ying Xie, Kangning Du, Lin Cao,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は表面再構成の分野で顕著な成果を上げている。
しかし、ガウス正規ベクトルが単視点射影平面内に配置されているとき、現在のビューでは幾何は妥当であるように見えるが、近くのビューに切り替えるとバイアスが現れるかもしれない。
我々は,近傍のビューにおける画素点の正規値と一致させ,損失を計算することで,ビュー間の整合性を確保するマルチビュー正規拡張モジュールを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.760653393100493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) achieves remarkable results in the field of surface reconstruction. However, when Gaussian normal vectors are aligned within the single-view projection plane, while the geometry appears reasonable in the current view, biases may emerge upon switching to nearby views. To address the distance and global matching challenges in multi-view scenes, we design multi-view normal and distance-guided Gaussian splatting. This method achieves geometric depth unification and high-accuracy reconstruction by constraining nearby depth maps and aligning 3D normals. Specifically, for the reconstruction of small indoor and outdoor scenes, we propose a multi-view distance reprojection regularization module that achieves multi-view Gaussian alignment by computing the distance loss between two nearby views and the same Gaussian surface. Additionally, we develop a multi-view normal enhancement module, which ensures consistency across views by matching the normals of pixel points in nearby views and calculating the loss. Extensive experimental results demonstrate that our method outperforms the baseline in both quantitative and qualitative evaluations, significantly enhancing the surface reconstruction capability of 3DGS.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は表面再構成の分野で顕著な成果を上げている。
しかし、ガウス正規ベクトルが単視点射影平面内に配置されているとき、現在のビューでは幾何は妥当であるように見えるが、近くのビューに切り替えるとバイアスが現れるかもしれない。
多視点シーンにおける距離と大域的マッチングの課題に対処するために,多視点正規化と距離誘導型ガウススプラッティングを設計する。
本手法は, 近傍の深度マップを制約し, 3次元正規分布を整列させることにより, 幾何的深度統一と高精度な再構成を実現する。
具体的には、屋内と屋外の小さなシーンを再現するために、近くの2つのビューと同じガウス面との間の距離損失を計算し、多視点のガウスアライメントを実現する多視点距離再投影正規化モジュールを提案する。
さらに,隣接するビューにおける画素点の正規値と一致させ,損失を計算することで,ビュー間の整合性を確保するマルチビュー正規拡張モジュールを開発した。
その結果, 3DGSの表面再構成能力は, 定量的, 定性的評価において, ベースラインよりも優れていた。
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