Aquatic-GS: A Hybrid 3D Representation for Underwater Scenes

📄 arXiv: 2411.00239v2 📥 PDF

作者: Shaohua Liu, Junzhe Lu, Zuoya Gu, Jiajun Li, Yue Deng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-31 (更新: 2025-03-21)

备注: 13 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出Aquatic-GS水下混合3D表示方法，有效建模水体和物体，实现高质量渲染与复原。

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

关键词: 水下场景表示 神经辐射场 3D高斯溅射 水下图像恢复 混合3D表示 神经水场 深度引导优化

📋 核心要点

  1. 水下成像受衰减和散射影响，物体与水体信息耦合，现有方法难以同时有效表示两者。
  2. Aquatic-GS结合神经水场（NWF）隐式建模水体参数，扩展3D高斯溅射（3DGS）显式建模物体。
  3. 实验表明，Aquatic-GS在渲染质量和速度上优于现有方法，水下图像恢复效果也更佳。

📝 摘要（中文）

水下3D场景表示是一项有价值但复杂的任务，因为水下成像过程中的衰减和散射效应显著地将物体和水的的信息耦合在一起。这种耦合对现有方法在有效表示物体和水介质方面提出了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种用于水下场景的混合3D表示方法Aquatic-GS，可以有效地表示物体和水介质。具体来说，我们构建了一个神经水场（NWF）来隐式地建模水参数，同时扩展了最新的3D高斯溅射（3DGS）来显式地建模物体。这两个组件通过一个基于物理的水下图像形成模型集成在一起，以表示复杂的水下场景。此外，为了构建更精确的场景几何和细节，我们设计了一种深度引导优化（DGO）机制，该机制使用伪深度图作为辅助指导。经过优化后，Aquatic-GS能够渲染新的水下视点，并支持恢复水下场景的真实外观，就像没有水介质一样。在模拟和真实世界数据集上的大量实验表明，Aquatic-GS超越了最先进的水下3D表示方法，实现了更好的渲染质量和实时渲染性能，速度提高了410倍。此外，在水下图像恢复方面，Aquatic-GS在色彩校正、细节恢复和稳定性方面优于代表性的去水方法。我们的模型、代码和数据集可在https://aquaticgs.github.io访问。

🔬 方法详解

问题定义：水下3D场景的表示面临着水体对光线的衰减和散射问题，导致物体和水体的信息高度耦合。现有方法难以同时有效地建模水体和物体，从而限制了水下场景的渲染和重建质量。现有方法通常无法很好地平衡渲染质量和速度，难以满足实时应用的需求。

核心思路：Aquatic-GS的核心思路是将水体和物体分别建模，并利用基于物理的水下图像形成模型将它们整合起来。具体来说，使用神经水场（NWF）隐式地建模水体的衰减和散射参数，使用3D高斯溅射（3DGS）显式地建模物体的几何和外观。这种混合表示方法能够更有效地捕捉水下场景的复杂特性。

技术框架：Aquatic-GS的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用多视角图像作为输入；2) 初始化3D高斯分布；3) 使用神经水场（NWF）预测水体的衰减和散射参数；4) 利用基于物理的水下图像形成模型将3D高斯分布和水体参数结合起来，渲染出合成图像；5) 计算合成图像与真实图像之间的损失，并优化3D高斯分布和神经水场；6) 使用深度引导优化（DGO）机制进一步优化场景几何和细节。

关键创新：Aquatic-GS的关键创新在于其混合3D表示方法，即同时使用神经场和3D高斯分布来建模水下场景。这种方法能够更好地捕捉水体和物体的特性，从而实现更高质量的渲染和重建。此外，深度引导优化（DGO）机制也是一个重要的创新，它能够利用伪深度图来指导场景几何的优化，从而提高重建精度。

关键设计：神经水场（NWF）是一个多层感知机（MLP），输入是3D坐标，输出是水体的衰减系数和散射系数。3D高斯溅射（3DGS）使用一组3D高斯分布来表示场景的几何和外观。基于物理的水下图像形成模型考虑了水体的衰减和散射效应对光线传播的影响。深度引导优化（DGO）机制使用一个深度损失函数来约束场景的几何形状，该损失函数基于伪深度图计算。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Aquatic-GS在模拟和真实水下数据集上均取得了显著的性能提升。在渲染质量方面，Aquatic-GS优于现有的水下3D表示方法。在渲染速度方面，Aquatic-GS实现了实时渲染，速度提高了410倍。在水下图像恢复方面，Aquatic-GS在色彩校正、细节恢复和稳定性方面优于代表性的去水方法。这些实验结果表明，Aquatic-GS是一种有效且高效的水下3D表示方法。

🎯 应用场景

Aquatic-GS在水下机器人导航、水下考古、海洋生物研究、水下环境监测等领域具有广泛的应用前景。该方法能够帮助研究人员更好地理解和分析水下环境，提高水下作业的效率和安全性，并为水下文化遗产的保护提供技术支持。未来，该技术有望应用于水下虚拟现实和增强现实等领域。

📄 摘要（原文）

Representing underwater 3D scenes is a valuable yet complex task, as attenuation and scattering effects during underwater imaging significantly couple the information of the objects and the water. This coupling presents a significant challenge for existing methods in effectively representing both the objects and the water medium simultaneously. To address this challenge, we propose Aquatic-GS, a hybrid 3D representation approach for underwater scenes that effectively represents both the objects and the water medium. Specifically, we construct a Neural Water Field (NWF) to implicitly model the water parameters, while extending the latest 3D Gaussian Splatting (3DGS) to model the objects explicitly. Both components are integrated through a physics-based underwater image formation model to represent complex underwater scenes. Moreover, to construct more precise scene geometry and details, we design a Depth-Guided Optimization (DGO) mechanism that uses a pseudo-depth map as auxiliary guidance. After optimization, Aquatic-GS enables the rendering of novel underwater viewpoints and supports restoring the true appearance of underwater scenes, as if the water medium were absent. Extensive experiments on both simulated and real-world datasets demonstrate that Aquatic-GS surpasses state-of-the-art underwater 3D representation methods, achieving better rendering quality and real-time rendering performance with a 410x increase in speed. Furthermore, regarding underwater image restoration, Aquatic-GS outperforms representative dewatering methods in color correction, detail recovery, and stability. Our models, code, and datasets can be accessed at https://aquaticgs.github.io.