論文の概要: PolGS++: Physically-Guided Polarimetric Gaussian Splatting for Fast Reflective Surface Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10801v1
- Date: Wed, 11 Mar 2026 14:11:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.986881
- Title: PolGS++: Physically-Guided Polarimetric Gaussian Splatting for Fast Reflective Surface Reconstruction
- Title（参考訳）: PolGS++: 高速反射表面再構成のための物理誘導ポラリメトリックガウススメッティング
- Authors: Yufei Han, Chu Zhou, Youwei Lyu, Qi Chen, Si Li, Boxin Shi, Yunpeng Jia, Heng Guo, Zhanyu Ma,
- Abstract要約: PolGS++は高速反射面再構成のための偏光ガウス散乱フレームワークである。
本稿では,アングル・オブ・ポラライゼーション(AoP)に基づくタンジェント空間の整合性制約を実現するための,奥行き誘導型可視マスク取得機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.9760302941819
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate reconstruction of reflective surfaces remains a fundamental challenge in computer vision, with broad applications in real-time virtual reality and digital content creation. Although 3D Gaussian Splatting (3DGS) enables efficient novel-view rendering with explicit representations, its performance on reflective surfaces still lags behind implicit neural methods, especially in recovering fine geometry and surface normals. To address this gap, we propose PolGS++, a physically-guided polarimetric Gaussian Splatting framework for fast reflective surface reconstruction. Specifically, we integrate a polarized BRDF (pBRDF) model into 3DGS to explicitly decouple diffuse and specular components, providing physically grounded reflectance modeling and stronger geometric cues for reflective surface recovery. Furthermore, we introduce a depth-guided visibility mask acquisition mechanism that enables angle-of-polarization (AoP)-based tangent-space consistency constraints in Gaussian Splatting without costly ray-tracing intersections. This physically guided design improves reconstruction quality and efficiency, requiring only about 10 minutes of training. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets validate the effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: 反射面の正確な再構成はコンピュータビジョンの基本的な課題であり、リアルタイムバーチャルリアリティーやデジタルコンテンツ制作に広く応用されている。
3D Gaussian Splatting (3DGS) は、明示的な表現による効率的なノベルビューレンダリングを可能にするが、その反射面の性能は暗黙的なニューラルメソッドの遅れ、特に微視的幾何や表面正常の回復においてまだ遅れている。
このギャップに対処するために,高速な反射面再構成のための物理誘導型偏光ガウス散乱フレームワークである PolGS++ を提案する。
具体的には、偏光BRDF(pBRDF)モデルを3DGSに統合し、拡散成分と特異成分を明確に分離し、物理的に接地した反射率モデリングと反射面回復のための強力な幾何学的手がかりを提供する。
さらに,Gaussian Splattingにおける角度偏極(AoP)に基づくタンジェント空間の整合性制約を,コストのかかる交叉を伴わない深度誘導型可視マスク取得機構を導入する。
この物理的にガイドされた設計は、復元の質と効率を改善し、訓練に要する時間は10分程度である。
合成および実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験により,本手法の有効性が検証された。
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