論文の概要: Spatiotemporal Degradation-Aware 3D Gaussian Splatting for Realistic Underwater Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23551v1
• Date: Sun, 26 Apr 2026 06:22:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.427178
• Title: Spatiotemporal Degradation-Aware 3D Gaussian Splatting for Realistic Underwater Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: 時空間劣化を意識した3次元ガウススプラッティングによるリアル水中シーンの再構築
• Authors: Shaohua Liu, Ning Gao, Zuoya Gu, Hongkun Dou, Yue Deng, Hongjue Li,
• Abstract要約: MarineSTD-GSは3D Splattingをベースとした新しいフレームワークで、時間的および空間的劣化の両方をモデル化し、リアルな水中シーンを再現する。 そこで本研究では,MineSTD-GSが時間的劣化を頑健に処理し,リアルで無水なシーンの外観を持つ新しいビュー合成法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.149648789370547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing realistic underwater scenes from underwater video remains a meaningful yet challenging task in the multimedia domain. The inherent spatiotemporal degradations in underwater imaging, including caustics, flickering, attenuation, and backscattering, frequently result in inaccurate geometry and appearance in existing 3D reconstruction methods. While a few recent works have explored underwater degradation-aware reconstruction, they often address either spatial or temporal degradation alone, falling short in more real-world underwater scenarios where both types of degradation occur. We propose MarineSTD-GS, a novel 3D Gaussian Splatting-based framework that explicitly models both temporal and spatial degradations for realistic underwater scene reconstruction. Specifically, we introduce two paired Gaussian primitives: Intrinsic Gaussians represent the true scene, while Degraded Gaussians render the degraded observations. The color of each Degraded Gaussian is physically derived from its paired Intrinsic Gaussian via a Spatiotemporal Degradation Modeling (SDM) module, enabling self-supervised disentanglement of realistic appearance from degraded images. To ensure stable training and accurate geometry, we further propose a Depth-Guided Geometry Loss and a Multi-Stage Optimization strategy. We also construct a simulated benchmark with diverse spatial and temporal degradations and ground-truth appearances for comprehensive evaluation. Experiments on both simulated and real-world datasets show that MarineSTD-GS robustly handles spatiotemporal degradations and outperforms existing methods in novel view synthesis with realistic, water-free scene appearances.
• Abstract（参考訳）: 水中ビデオからリアルな水中シーンを再構築することは、マルチメディア分野において有意義だが難しい課題だ。 因果性、フリッカリング、減衰、後方散乱を含む水中画像の時空間劣化は、しばしば既存の3D再構成法において不正確な幾何学と外観をもたらす。 最近のいくつかの研究では、水中の劣化を意識した再構築が検討されているが、それらは空間的または時間的劣化のみに対処し、両方の分解が起こるより現実的な水中のシナリオでは不足することが多い。 リアルな水中シーン再構築のための時間的・空間的劣化をモデル化した新しい3次元ガウス平滑化フレームワークであるMarineSTD-GSを提案する。 具体的には、2つの対のガウス原始体を紹介した: 固有ガウス人は真の場面を表し、劣化ガウスは劣化した観察を表現している。 劣化したガウス色は、時空間分解モデリング(SDM)モジュールを介して、その対の固有ガウス色から物理的に派生し、劣化した画像から現実的な外観を自己監督的に切り離すことができる。 安定なトレーニングと高精度な幾何学的幾何損失を確実にするために,さらにDepth-Guided Geometry LossとMulti-Stage Optimization戦略を提案する。 また,多種多様な空間的・時間的劣化と地下構造を包括的に評価するシュミレーション・ベンチマークを構築した。 シミュレーションと実世界の両方のデータセットの実験は、MarineSTD-GSが時空間劣化を頑健に処理し、現実的で無水なシーンの外観を持つ新しいビュー合成において、既存の方法よりも優れていることを示している。

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