論文の概要: BSGS: Bi-stage 3D Gaussian Splatting for Camera Motion Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12493v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 13:26:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.328298
• Title: BSGS: Bi-stage 3D Gaussian Splatting for Camera Motion Deblurring
• Title（参考訳）: BSGS:2段階の3Dガウシアン・スプレイティングでカメラの動きを損なう
• Authors: An Zhao, Piaopiao Yu, Zhe Zhu, Mingqiang Wei,
• Abstract要約: Bi-Stage 3D Gaussian Splattingは、モーションブルー画像から3Dシーンを再構築する新しいフレームワークである。 両方のステージを最適化するために,サブフレーム勾配集約戦略を提案する。 提案手法の有効性を検証し,その有効性を示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.5099324617965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting has exhibited remarkable capabilities in 3D scene reconstruction.However, reconstructing high-quality 3D scenes from motion-blurred images caused by camera motion poses a significant challenge.The performance of existing 3DGS-based deblurring methods are limited due to their inherent mechanisms, such as extreme dependence on the accuracy of camera poses and inability to effectively control erroneous Gaussian primitives densification caused by motion blur.To solve these problems, we introduce a novel framework, Bi-Stage 3D Gaussian Splatting, to accurately reconstruct 3D scenes from motion-blurred images.BSGS contains two stages. First, Camera Pose Refinement roughly optimizes camera poses to reduce motion-induced distortions. Second, with fixed rough camera poses, Global RigidTransformation further corrects motion-induced blur distortions.To alleviate multi-subframe gradient conflicts, we propose a subframe gradient aggregation strategy to optimize both stages.Furthermore, a space-time bi-stage optimization strategy is introduced to dynamically adjust primitive densification thresholds and prevent premature noisy Gaussian generation in blurred regions. Comprehensive experiments verify the effectiveness of our proposed deblurring method and show its superiority over the state of the arts.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウシアン・スプラッティングは、3Dシーンの再現において顕著な能力を発揮している。しかし、カメラモーションによる高画質な3Dシーンの再構築は、カメラポーズの精度に極度に依存することや、動きのぼやけによる誤ったガウシアン・プリミティブのデシフィケーションを効果的に制御できないことなど、既存の3DGSベースのデブロアリング手法の性能に制限がある。これらの問題を解決するために、ビステージ3Dガウシアン・スプラッティングという新しいフレームワークを導入し、モーションブルー画像から3Dシーンを正確に再構成する。 まず、カメラポスリファインメントは、カメラのポーズを大まかに最適化し、動きによって引き起こされる歪みを減らす。 第2に,固定された粗いカメラのポーズにより,Global RigidTransformation は動作誘起のぼかし歪みをさらに補正し,マルチフレーム勾配の衝突を軽減するために,両ステージを最適化するためのサブフレーム勾配集約戦略を提案する。 総合的な実験により,提案手法の有効性を検証し,最先端技術に対する優位性を示す。

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