論文の概要: Moving Light Adaptive Colonoscopy Reconstruction via Illumination-Attenuation-Aware 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18739v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 15:44:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.8321
• Title: Moving Light Adaptive Colonoscopy Reconstruction via Illumination-Attenuation-Aware 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: イルミネーション・アテニュエーション・3次元ガウススプラッティングによる移動型光適応型大腸内視鏡の再建
• Authors: Hao Wang, Ying Zhou, Haoyu Zhao, Rui Wang, Qiang Hu, Xing Zhang, Qiang Li, Zhiwei Wang,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は, 大腸内視鏡におけるリアルタイム視線合成の重要技術として出現している。 しかし、バニラ3DGSは静止照明を仮定し、観測された外観は視角のみに依存する。 このミスマッチは、ほとんどの3DGS法に、カメラと組織の間に、構造に違反するガウスの塊を導入するよう強制する。 大腸内視鏡に適した改良型3DGSフレームワークであるColIAGSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.37461816543526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a pivotal technique for real-time view synthesis in colonoscopy, enabling critical applications such as virtual colonoscopy and lesion tracking. However, the vanilla 3DGS assumes static illumination and that observed appearance depends solely on viewing angle, which causes incompatibility with the photometric variations in colonoscopic scenes induced by dynamic light source/camera. This mismatch forces most 3DGS methods to introduce structure-violating vaporous Gaussian blobs between the camera and tissues to compensate for illumination attenuation, ultimately degrading the quality of 3D reconstructions. Previous works only consider the illumination attenuation caused by light distance, ignoring the physical characters of light source and camera. In this paper, we propose ColIAGS, an improved 3DGS framework tailored for colonoscopy. To mimic realistic appearance under varying illumination, we introduce an Improved Appearance Modeling with two types of illumination attenuation factors, which enables Gaussians to adapt to photometric variations while preserving geometry accuracy. To ensure the geometry approximation condition of appearance modeling, we propose an Improved Geometry Modeling using high-dimensional view embedding to enhance Gaussian geometry attribute prediction. Furthermore, another cosine embedding input is leveraged to generate illumination attenuation solutions in an implicit manner. Comprehensive experimental results on standard benchmarks demonstrate that our proposed ColIAGS achieves the dual capabilities of novel view synthesis and accurate geometric reconstruction. It notably outperforms other state-of-the-art methods by achieving superior rendering fidelity while significantly reducing Depth MSE. Code will be available.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、大腸内視鏡におけるリアルタイム視像合成の重要な手法として現れ、仮想大腸内視鏡や病変追跡などの重要な応用を可能にしている。 しかし、バニラ3DGSは静止照明を仮定し、観察された外観は視角のみに依存しており、ダイナミック光源/カメラによって誘導される大腸内視鏡シーンの光度変化と相容れない。 このミスマッチは、ほとんどの3DGS法で、カメラと組織の間で構造に違反するガウスの塊を導入し、照明の減衰を補正し、最終的に3D再構成の品質を低下させる。 これまでの研究では、光源とカメラの物理的特徴を無視した光距離による照明減衰についてのみ検討されていた。 本稿では,大腸内視鏡に適合した改良型3DGSフレームワークであるColIAGSを提案する。 様々な照明条件下での現実的な外観を模倣するために,2種類の照明減衰係数を持つ改良された外観モデルを導入する。 外観モデリングの幾何近似条件を保証するため,高次元ビュー埋め込みを用いた改良幾何モデリングを提案し,ガウス幾何学的属性予測を強化する。 さらに、別のコサイン埋め込み入力を利用して暗黙の方法で照明減衰解を生成する。 標準ベンチマークにおける総合的な実験結果から,提案したColIAGSは,新しいビュー合成と正確な幾何再構成の両立性を達成できることが示された。 より優れたレンダリング忠実性を実現し、Depth MSEを大幅に削減することで、他の最先端手法よりも優れている。 コードは利用可能です。

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