ThermalGaussian: Thermal 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2409.07200v2 📥 PDF

作者: Rongfeng Lu, Hangyu Chen, Zunjie Zhu, Yuhang Qin, Ming Lu, Le Zhang, Chenggang Yan, Anke Xue

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-11 (更新: 2025-04-22)

备注: 10 pages, 7 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ThermalGaussian，实现RGB和热成像模态下的高质量3D高斯重建与实时渲染

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 热成像 3D高斯溅射 多模态学习 场景重建 实时渲染

📋 核心要点

  1. 现有基于NeRF的热成像场景重建方法训练缓慢，难以满足实时渲染需求，而3D高斯溅射在速度上有优势。
  2. ThermalGaussian通过多模态3D高斯表示，结合多模态正则化约束和热模态平滑约束，实现高质量RGB和热成像渲染。
  3. 实验结果表明，ThermalGaussian不仅实现了热图像的逼真渲染，还提升了RGB图像质量，并将模型存储成本降低了90%。

📝 摘要（中文）

本文提出ThermalGaussian，首个热成像3D高斯溅射方法，能够渲染RGB和热成像模态下的高质量图像。首先，校准RGB相机和热成像相机，确保两种模态精确对齐。然后，使用配准后的图像学习多模态3D高斯。为了防止任何单一模态的过拟合，引入了几个多模态正则化约束。此外，还开发了针对热模态物理特性的平滑约束。同时，贡献了一个名为RGBT-Scenes的真实世界数据集，该数据集由手持热红外相机捕获，以促进未来对热场景重建的研究。综合实验表明，ThermalGaussian实现了热图像的逼真渲染，并提高了RGB图像的渲染质量。通过提出的多模态正则化约束，还将模型的存储成本降低了90%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决热成像场景的三维重建问题，并实现RGB和热成像模态下的高质量图像渲染。现有方法，特别是基于NeRF的方法，虽然可以重建热成像场景，但训练速度慢，难以满足实时渲染的需求。此外，如何有效融合RGB和热成像信息，防止单一模态过拟合，也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用3D高斯溅射（3DGS）的快速训练和实时渲染能力，并针对热成像模态的特点，设计多模态正则化约束和热模态平滑约束，从而实现高质量的多模态场景重建。通过显式的3D高斯表示，可以更有效地控制模型的复杂度和渲染质量。

技术框架：ThermalGaussian的整体框架包括以下几个主要步骤：1) RGB相机和热成像相机的标定，确保两种模态的精确对齐；2) 使用配准后的RGB和热成像图像，初始化并优化3D高斯参数；3) 应用多模态正则化约束，防止单一模态过拟合；4) 应用热模态平滑约束，利用热成像的物理特性提升渲染质量；5) 使用优化的3D高斯参数进行RGB和热成像图像的渲染。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次将3D高斯溅射应用于热成像场景重建；2) 提出了多模态正则化约束，有效融合RGB和热成像信息，防止单一模态过拟合；3) 设计了热模态平滑约束，利用热成像的物理特性提升渲染质量；4) 构建了一个真实世界的热成像数据集RGBT-Scenes，为后续研究提供了数据基础。与现有NeRF方法相比，ThermalGaussian在训练速度和渲染效率上具有显著优势。

关键设计：多模态正则化约束的具体形式未知，但其目的是限制模型对单一模态的过度依赖。热模态平滑约束的设计可能基于热扩散或热传导的物理模型，以保证渲染结果的热量分布平滑。损失函数可能包含RGB和热成像的渲染损失，以及多模态正则化项和平滑项。具体的网络结构未知，但可能包含用于预测3D高斯参数（如位置、尺度、旋转、颜色、不透明度）的网络模块。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ThermalGaussian在热成像场景重建任务上取得了显著的性能提升。实验结果表明，该方法不仅实现了热图像的逼真渲染，还提高了RGB图像的渲染质量。更重要的是，通过提出的多模态正则化约束，模型的存储成本降低了90%，这对于资源受限的应用场景至关重要。具体性能数据和对比基线未知，但存储成本的大幅降低表明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

ThermalGaussian在军事侦察、安防监控、消防救援、工业检测等领域具有广泛的应用前景。例如，在夜间或恶劣天气条件下，可以利用热成像重建技术进行目标识别和场景理解。该技术还可以应用于建筑物热性能评估、设备故障诊断等方面，具有重要的实际价值和经济效益。未来，ThermalGaussian有望与其他传感器数据融合，实现更全面的环境感知能力。

📄 摘要（原文）

Thermography is especially valuable for the military and other users of surveillance cameras. Some recent methods based on Neural Radiance Fields (NeRF) are proposed to reconstruct the thermal scenes in 3D from a set of thermal and RGB images. However, unlike NeRF, 3D Gaussian splatting (3DGS) prevails due to its rapid training and real-time rendering. In this work, we propose ThermalGaussian, the first thermal 3DGS approach capable of rendering high-quality images in RGB and thermal modalities. We first calibrate the RGB camera and the thermal camera to ensure that both modalities are accurately aligned. Subsequently, we use the registered images to learn the multimodal 3D Gaussians. To prevent the overfitting of any single modality, we introduce several multimodal regularization constraints. We also develop smoothing constraints tailored to the physical characteristics of the thermal modality. Besides, we contribute a real-world dataset named RGBT-Scenes, captured by a hand-hold thermal-infrared camera, facilitating future research on thermal scene reconstruction. We conduct comprehensive experiments to show that ThermalGaussian achieves photorealistic rendering of thermal images and improves the rendering quality of RGB images. With the proposed multimodal regularization constraints, we also reduced the model's storage cost by 90%. Our project page is at https://thermalgaussian.github.io/.