SpikeGS: Reconstruct 3D scene via fast-moving bio-inspired sensors

📄 arXiv: 2407.03771v4 📥 PDF

作者: Yijia Guo, Liwen Hu, Yuanxi Bai, Jiawei Yao, Lei Ma, Tiejun Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-04 (更新: 2024-12-24)

备注: Accepted by AAAI2025

💡 一句话要点

SpikeGS：利用仿生高速传感器重建3D场景

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D场景重建 高斯溅射 脉冲相机 仿生传感器 快速移动 事件相机 神经渲染

📋 核心要点

  1. 传统3DGS依赖清晰图像，但在快速移动场景中难以满足，限制了其应用。
  2. SpikeGS将脉冲流融入3DGS，利用高时间分辨率脉冲数据重建3D场景。
  3. 实验表明，SpikeGS在快速移动场景下优于现有基于脉冲和去模糊的重建方法。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)在3D场景重建中表现出无与伦比的优越性能。然而，3DGS严重依赖清晰的图像。在现实场景中，尤其是在相机快速移动时，满足这一要求可能具有挑战性，这严重限制了3DGS的应用。为了应对这些挑战，我们提出了Spike Gausian Splatting (SpikeGS)，这是第一个将脉冲流集成到3DGS流程中的框架，通过快速移动的仿生相机重建3D场景。通过累积光栅化、间隔监督和专门设计的流程，SpikeGS从高时间分辨率但缺乏纹理的脉冲流中提取详细的几何和纹理，重建在1秒内捕获的3D场景。在多个合成和真实世界数据集上的大量实验表明，与现有的基于脉冲和去模糊的3D场景重建方法相比，SpikeGS具有优越性。代码和数据即将发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法依赖于清晰的图像进行场景重建，但在相机快速移动的场景下，图像容易模糊，导致重建效果不佳。因此，如何在快速移动的场景下，利用高时间分辨率的信息进行高质量的3D场景重建是一个关键问题。

核心思路：SpikeGS的核心思路是将脉冲相机（spike camera）产生的脉冲流数据融入到3D高斯溅射的流程中。脉冲相机具有高时间分辨率的特性，即使在快速移动的场景下也能捕捉到丰富的动态信息。通过设计合适的算法，将这些脉冲信息转化为几何和纹理信息，从而实现高质量的3D场景重建。

技术框架：SpikeGS的整体框架包含以下几个主要模块：1) 脉冲流数据预处理：对原始脉冲流数据进行处理，例如去噪、滤波等，以提高数据的质量。2) 累积光栅化：将脉冲流数据累积到图像平面上，形成伪图像，用于后续的处理。3) 间隔监督：在训练过程中，使用间隔监督策略，即在不同的时间间隔上对重建结果进行监督，以提高重建的稳定性和准确性。4) 3D高斯溅射：使用3D高斯溅射算法进行场景重建，并利用脉冲流数据提供的几何和纹理信息进行优化。

关键创新：SpikeGS的关键创新在于将脉冲流数据与3D高斯溅射算法相结合，从而实现了在快速移动场景下的高质量3D场景重建。与传统的基于图像的3D重建方法相比，SpikeGS能够更好地利用高时间分辨率的信息，从而克服了图像模糊带来的问题。此外，SpikeGS还提出了累积光栅化和间隔监督等技术，进一步提高了重建的性能。

关键设计：SpikeGS的关键设计包括：1) 累积光栅化的具体实现方式，例如如何选择合适的累积窗口大小和权重。2) 间隔监督的具体实现方式，例如如何选择合适的监督时间间隔和损失函数。3) 3D高斯溅射算法的参数设置，例如高斯分布的方差、颜色等。此外，SpikeGS还可能涉及到一些网络结构的设计，例如用于提取脉冲流特征的网络结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SpikeGS在多个合成和真实世界数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与现有的基于脉冲和去模糊的3D场景重建方法相比，SpikeGS具有显著的优势。具体的性能数据（例如重建精度、速度等）将在论文中详细给出。实验结果验证了SpikeGS在快速移动场景下的有效性和优越性。

🎯 应用场景

SpikeGS在机器人导航、自动驾驶、无人机等领域具有广泛的应用前景。在这些场景中，相机经常需要快速移动，传统的基于图像的3D重建方法难以满足需求。SpikeGS能够利用高时间分辨率的脉冲流数据进行高质量的3D场景重建，为这些应用提供可靠的环境感知能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) demonstrates unparalleled superior performance in 3D scene reconstruction. However, 3DGS heavily relies on the sharp images. Fulfilling this requirement can be challenging in real-world scenarios especially when the camera moves fast, which severely limits the application of 3DGS. To address these challenges, we proposed Spike Gausian Splatting (SpikeGS), the first framework that integrates the spike streams into 3DGS pipeline to reconstruct 3D scenes via a fast-moving bio-inspired camera. With accumulation rasterization, interval supervision, and a specially designed pipeline, SpikeGS extracts detailed geometry and texture from high temporal resolution but texture lacking spike stream, reconstructs 3D scenes captured in 1 second. Extensive experiments on multiple synthetic and real-world datasets demonstrate the superiority of SpikeGS compared with existing spike-based and deblur 3D scene reconstruction methods. Codes and data will be released soon.