論文の概要: Seam360GS: Seamless 360° Gaussian Splatting from Real-World Omnidirectional Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20080v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 17:46:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.725764
• Title: Seam360GS: Seamless 360° Gaussian Splatting from Real-World Omnidirectional Images
• Title（参考訳）: Seam360GS:実世界全方位画像からの360度ガウス撮影
• Authors: Changha Shin, Woong Oh Cho, Seon Joo Kim,
• Abstract要約: 両眼カメラモデルを3次元ガウススプラッティングパイプラインに組み込んだ新しいキャリブレーションフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、双眼カメラが生み出す現実的な視覚的アーティファクトをシミュレートするだけでなく、シームレスに描画された360度画像の合成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.213607618728705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 360-degree visual content is widely shared on platforms such as YouTube and plays a central role in virtual reality, robotics, and autonomous navigation. However, consumer-grade dual-fisheye systems consistently yield imperfect panoramas due to inherent lens separation and angular distortions. In this work, we introduce a novel calibration framework that incorporates a dual-fisheye camera model into the 3D Gaussian splatting pipeline. Our approach not only simulates the realistic visual artifacts produced by dual-fisheye cameras but also enables the synthesis of seamlessly rendered 360-degree images. By jointly optimizing 3D Gaussian parameters alongside calibration variables that emulate lens gaps and angular distortions, our framework transforms imperfect omnidirectional inputs into flawless novel view synthesis. Extensive evaluations on real-world datasets confirm that our method produces seamless renderings-even from imperfect images-and outperforms existing 360-degree rendering models.
• Abstract（参考訳）: 360度のビジュアルコンテンツはYouTubeなどのプラットフォームで広く共有されており、仮想現実、ロボティクス、自律ナビゲーションにおいて中心的な役割を果たす。 しかし、コンシューマグレードのデュアルフィッシュアイシステムは、固有のレンズ分離と角歪みのために、常に不完全なパノラマを発生させる。 本研究では,2眼カメラモデルを3次元ガウススプラッティングパイプラインに組み込んだ新しいキャリブレーションフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、双眼カメラが生み出す現実的な視覚的アーティファクトをシミュレートするだけでなく、シームレスに描画された360度画像の合成を可能にする。 レンズギャップと角歪みをエミュレートするキャリブレーション変数とともに3次元ガウスパラメータを共同最適化することにより、不完全な全方位入力を不完全な新規ビュー合成に変換する。 実世界のデータセットに対する大規模な評価では、不完全な画像からシームレスなレンダリングが生成され、既存の360度レンダリングモデルよりも優れています。

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