CRiM-GS: Continuous Rigid Motion-Aware Gaussian Splatting from Motion-Blurred Images

📄 arXiv: 2407.03923v2 📥 PDF

作者: Jungho Lee, Donghyeong Kim, Dogyoon Lee, Suhwan Cho, Minhyeok Lee, Sangyoun Lee

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-07-04 (更新: 2024-12-08)

备注: Project Page : https://jho-yonsei.github.io/CRiM-Gaussian/

💡 一句话要点

CRiM-GS：提出连续刚性运动感知的高斯溅射方法，解决运动模糊图像的三维重建问题。

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

关键词: 三维重建 高斯溅射 运动模糊 神经常微分方程 刚体变换

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯溅射方法在处理真实场景时，受到相机运动模糊的影响，导致3D场景重建精度下降。
  2. CRiM-GS通过神经常微分方程预测连续相机轨迹，并结合刚体变换和自适应失真感知变换，精确建模相机运动。
  3. 实验结果表明，CRiM-GS在基准数据集上实现了最先进的性能，有效提升了运动模糊图像的三维重建质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CRiM-GS（连续刚性运动感知高斯溅射）的方法，旨在从运动模糊的图像中重建精确的3D场景，同时保持实时渲染速度。考虑到真实世界相机运动中固有的复杂运动模式，该方法使用神经常微分方程（ODE）预测连续的相机轨迹。为了确保精确建模，采用了具有适当正则化的刚体变换，从而保持了物体的形状和大小。此外，还引入了一种自适应的、感知失真的变换，以补偿潜在的非线性失真，例如卷帘快门效应和不可预测的相机运动。通过重新审视基本的相机理论并利用先进的神经训练技术，实现了对连续相机轨迹的精确建模。大量实验表明，在基准数据集上，该方法在定量和定性方面均达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从运动模糊图像中进行精确三维场景重建的问题。现有的3D高斯溅射方法在处理真实场景时，由于相机在曝光期间的运动，导致图像出现运动模糊，严重影响了三维重建的准确性。现有的方法难以准确估计相机的运动轨迹，也无法有效处理非线性失真，如卷帘快门效应等。

核心思路：论文的核心思路是利用神经常微分方程（ODE）来预测连续的相机运动轨迹，并结合刚体变换和自适应失真感知变换来精确建模相机的运动。通过这种方式，可以有效地处理运动模糊，并补偿非线性失真，从而提高三维重建的精度。

技术框架：CRiM-GS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 使用神经ODE预测连续相机轨迹；2) 应用刚体变换，并进行正则化，以保持物体形状和大小；3) 引入自适应失真感知变换，补偿非线性失真；4) 利用高斯溅射进行三维场景重建和渲染。整个流程通过端到端的方式进行训练。

关键创新：该方法最重要的创新点在于：1) 使用神经ODE来建模连续的相机运动轨迹，能够更准确地捕捉复杂的相机运动模式；2) 引入自适应失真感知变换，能够有效地补偿非线性失真，如卷帘快门效应；3) 结合刚体变换和正则化，保证了重建场景的几何一致性。与现有方法相比，CRiM-GS能够更有效地处理运动模糊和非线性失真，从而提高三维重建的精度。

关键设计：在关键设计方面，论文采用了以下技术细节：1) 使用具有适当正则化的刚体变换，以防止重建过程中物体形状和大小的过度变形；2) 设计了一种自适应的失真感知变换，其参数由神经网络预测，并根据图像内容进行调整；3) 损失函数包括重建损失、正则化损失等，用于优化相机轨迹和高斯参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CRiM-GS在多个基准数据集上取得了最先进的性能。与现有方法相比，CRiM-GS在重建精度和渲染质量方面均有显著提升。具体而言，在处理具有严重运动模糊的图像时，CRiM-GS能够重建出更清晰、更准确的三维场景，并且能够保持实时渲染速度。

🎯 应用场景

CRiM-GS在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于从运动模糊的视频中重建高质量的三维场景，从而提高机器人和自动驾驶系统的环境感知能力。此外，该方法还可以用于创建更逼真的虚拟现实和增强现实体验，例如，在快速移动的场景中进行三维重建。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has gained significant attention for their high-quality novel view rendering, motivating research to address real-world challenges. A critical issue is the camera motion blur caused by movement during exposure, which hinders accurate 3D scene reconstruction. In this study, we propose CRiM-GS, a \textbf{C}ontinuous \textbf{Ri}gid \textbf{M}otion-aware \textbf{G}aussian \textbf{S}platting that reconstructs precise 3D scenes from motion-blurred images while maintaining real-time rendering speed. Considering the complex motion patterns inherent in real-world camera movements, we predict continuous camera trajectories using neural ordinary differential equations (ODE). To ensure accurate modeling, we employ rigid body transformations with proper regularization, preserving object shape and size. Additionally, we introduce an adaptive distortion-aware transformation to compensate for potential nonlinear distortions, such as rolling shutter effects, and unpredictable camera movements. By revisiting fundamental camera theory and leveraging advanced neural training techniques, we achieve precise modeling of continuous camera trajectories. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance both quantitatively and qualitatively on benchmark datasets.