論文の概要: Incremental Online Scene Reconstruction by 3D Gaussian Triangulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10690v1
• Date: Sun, 12 Jul 2026 10:22:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.505151
• Title: Incremental Online Scene Reconstruction by 3D Gaussian Triangulation
• Title（参考訳）: 3次元ガウス三角測量によるオンラインシーンのインクリメンタル再構築
• Authors: Yanjin Zhu, Shaofan Liu, Jianke Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,高忠実度メッシュを漸進的に再構築し,更新する新しいオンラインフレームワークを提案する。 また、ガウス集合からメッシュを効率的に抽出し、更新する直接メッシュアルゴリズムを提案する。 我々のフレームワークは、長時間の処理においてメモリと計算オーバーヘッドを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.398131643187384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Incremental scene reconstruction is essential for real-world applications. Although 3D Gaussian Splatting shows strong potential, most existing approaches require offline conversion of the optimized Gaussians into an intermediate implicit field for explicit mesh extraction, which hinders seamless integration with downstream tasks. To address this limitation, we propose a novel online framework that incrementally reconstructs and updates high-fidelity explicit meshes by directly triangulating a dense geometric Gaussian representation, which supports both high-quality rendering and incremental surface reconstruction. Moreover, we present a direct meshing algorithm that efficiently extracts and updates the mesh from the Gaussian set. To ensure mesh accuracy, we enforce a plane-based pulling constraint that dynamically aligns 3D Gaussian primitives to the approximated local surface. Furthermore, our framework significantly reduces memory and computational overhead during long-sequence processing by dynamically freezing fully optimized historical regions. Experiments on public datasets demonstrate that our method outperforms conventional Gaussian-based methods on both rendering quality and reconstruction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションにはインクリメンタルなシーン再構築が不可欠である。 3D Gaussian Splatting は強い可能性を示しているが、既存のほとんどのアプローチでは、最適化された Gaussian を明示的なメッシュ抽出のための中間暗黙の場にオフラインに変換する必要があるため、下流タスクとのシームレスな統合を妨げている。 この制限に対処するため,高精細な幾何学的ガウス表現を直接三角測量することにより,高精細なメッシュを漸進的に再構築し,更新する新しいオンラインフレームワークを提案する。 さらに,ガウス集合からメッシュを効率的に抽出し,更新する直接メッシュアルゴリズムを提案する。 メッシュの精度を確保するため、3次元ガウス原始体を近似した局所曲面に動的に整列する平面ベースの引き込み制約を適用した。 さらに,完全に最適化された履歴領域を動的に凍結することにより,長期処理時のメモリオーバーヘッドと計算オーバーヘッドを著しく低減する。 公開データセットを用いた実験では,従来のガウス法よりも精度と再現精度が優れていた。

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