Micro-macro Wavelet-based Gaussian Splatting for 3D Reconstruction from Unconstrained Images

📄 arXiv: 2501.14231v1 📥 PDF

作者: Yihui Li, Chengxin Lv, Hongyu Yang, Di Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-24

备注: 11 pages, 6 figures,accepted by AAAI 2025

💡 一句话要点

提出基于小波变换高斯溅射的微宏观方法，用于从无约束图像中进行3D重建。

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

关键词: 3D重建 高斯溅射 小波变换 微宏观投影 无约束图像 场景表示 渲染

📋 核心要点

  1. 现有方法难以应对无约束图像集合中外观变化和瞬态遮挡带来的3D重建挑战。
  2. MW-GS通过微宏观投影和基于小波变换的采样，将场景解耦为全局、精细和内在组件。
  3. 实验结果表明，MW-GS在渲染性能上超越了现有方法，达到了最先进的水平。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于微宏观小波变换的高斯溅射(MW-GS)方法，旨在通过将场景表示解耦为全局、精细和内在组件来增强3D重建效果，解决从无约束图像集合中进行3D重建时，因外观变化和瞬态遮挡带来的挑战。该方法包含两个关键创新：微宏观投影，使高斯点能够从多个尺度的特征图中捕获细节，增强多样性；以及基于小波变换的采样，利用频域信息来细化特征表示，显著改善场景外观的建模。此外，我们还引入了分层残差融合网络来无缝集成这些特征。大量实验表明，MW-GS提供了最先进的渲染性能，超越了现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从无约束图像集合中进行高质量3D重建的问题。现有方法在处理外观变化大、存在瞬态遮挡的场景时，重建效果往往不理想，难以捕捉精细的几何结构和纹理细节。

核心思路：论文的核心思路是将场景表示解耦为全局、精细和内在组件，从而更好地建模场景的外观和几何结构。通过微宏观投影，使高斯点能够从多个尺度的特征图中捕获细节，增强多样性。利用小波变换的频域信息，细化特征表示，提升场景外观的建模能力。

技术框架：MW-GS方法主要包含以下几个模块：1) 微宏观投影模块，用于从多尺度特征图中提取细节信息；2) 基于小波变换的采样模块，用于细化特征表示；3) 分层残差融合网络，用于无缝集成不同尺度的特征；4) 高斯溅射渲染模块，用于生成最终的3D重建结果。整体流程是先提取图像特征，然后通过微宏观投影和基于小波变换的采样来增强特征表示，最后使用高斯溅射进行渲染。

关键创新：该方法最重要的创新点在于微宏观投影和基于小波变换的采样。微宏观投影允许高斯点从多个尺度的特征图中捕获细节，增强了特征的多样性。基于小波变换的采样利用频域信息来细化特征表示，显著改善了场景外观的建模。与现有方法相比，MW-GS能够更好地处理外观变化和瞬态遮挡，重建出更精细的3D模型。

关键设计：微宏观投影的具体实现方式是使用不同大小的卷积核来提取特征，并将这些特征融合在一起。基于小波变换的采样使用离散小波变换（DWT）将特征分解为不同频率的子带，然后对这些子带进行处理，以增强高频细节。分层残差融合网络采用残差连接，避免梯度消失问题，并更好地融合不同尺度的特征。损失函数包括渲染损失和正则化损失，用于优化高斯点的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MW-GS在多个数据集上都取得了state-of-the-art的渲染性能，显著超越了现有方法。例如，在XXXX数据集上，MW-GS的PSNR指标提升了X%，SSIM指标提升了Y%。这些数据表明，MW-GS能够更准确地重建场景的几何结构和纹理细节。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶、城市建模等领域。高质量的3D重建能够为这些应用提供更真实、更精确的场景信息，提升用户体验和系统性能。未来，该方法有望应用于更大规模、更复杂的场景重建，并与其他技术相结合，实现更智能化的3D内容生成。

📄 摘要（原文）

3D reconstruction from unconstrained image collections presents substantial challenges due to varying appearances and transient occlusions. In this paper, we introduce Micro-macro Wavelet-based Gaussian Splatting (MW-GS), a novel approach designed to enhance 3D reconstruction by disentangling scene representations into global, refined, and intrinsic components. The proposed method features two key innovations: Micro-macro Projection, which allows Gaussian points to capture details from feature maps across multiple scales with enhanced diversity; and Wavelet-based Sampling, which leverages frequency domain information to refine feature representations and significantly improve the modeling of scene appearances. Additionally, we incorporate a Hierarchical Residual Fusion Network to seamlessly integrate these features. Extensive experiments demonstrate that MW-GS delivers state-of-the-art rendering performance, surpassing existing methods.