FeatureGS: Eigenvalue-Feature Optimization in 3D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate and Artifact-Reduced Reconstruction
作者: Miriam Jäger, Markus Hillemann, Boris Jutzi
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-29
备注: 16 pages, 9 figures, 7 tables
💡 一句话要点
FeatureGS：基于特征值优化的3D高斯溅射，实现几何精确和伪影减少的重建
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 三维重建 几何优化 特征值分析 伪影减少 DTU数据集 光度渲染
📋 核心要点
- 现有3D高斯溅射方法重建的3D高斯函数中心和表面与物体表面对齐不精确，且易产生浮动伪影，限制了几何重建质量和效率。
- FeatureGS通过引入基于特征值的几何损失项优化3D高斯溅射，旨在提高几何精度，增强平面表面特性，并减少局部3D邻域的结构熵。
- 实验表明，FeatureGS在几何精度上提升30%，高斯函数数量减少90%，有效抑制伪影，同时保持了可比的光度渲染质量。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射(3DGS)已成为一种强大的3D场景重建方法，它使用3D高斯函数。然而，高斯函数的中心和表面都不能精确地与物体表面对齐，这使得它们难以直接用于点云和网格重建。此外，3DGS通常会产生浮动伪影，增加高斯函数的数量和存储需求。为了解决这些问题，我们提出了FeatureGS，它将基于特征值导出的3D形状特征的几何损失项纳入到3DGS的优化过程中。目标是提高几何精度，并增强平面表面的属性，同时降低局部3D邻域中的结构熵。我们提出了四种基于高斯函数的“平面性”以及高斯邻域的“平面性”、“全方差”和“特征熵”的几何损失项的替代公式。我们在DTU基准数据集的15个场景中进行了定量和定性评估，重点关注以下关键方面：几何精度和伪影减少（通过Chamfer距离测量）以及内存效率（通过高斯函数的总数评估）。此外，通过峰值信噪比来监控渲染质量。FeatureGS在几何精度上提高了30%，减少了90%的高斯函数数量，并抑制了浮动伪影，同时保持了相当的光度渲染质量。来自高斯函数的“平面性”的几何损失提供了最高的几何精度，而高斯邻域中的“全方差”最大程度地减少了浮动伪影和高斯函数的数量。这使得FeatureGS成为一种几何精确、伪影减少和内存高效的3D场景重建的强大方法，从而可以直接使用高斯中心进行几何表示。
🔬 方法详解
问题定义：3D高斯溅射(3DGS)在3D场景重建中表现出色，但其生成的高斯函数中心和表面与真实物体表面存在偏差，导致几何精度不足。此外，3DGS容易产生浮动伪影，增加了计算和存储负担。现有方法难以兼顾几何精度、伪影抑制和内存效率。
核心思路：FeatureGS的核心在于引入一个基于特征值的几何损失项，该损失项能够引导高斯函数更好地拟合物体表面，从而提高几何精度并减少伪影。通过优化高斯函数的形状和位置，使其更好地反映局部几何结构，从而提升整体重建质量。
技术框架：FeatureGS在标准3DGS的优化流程中增加了一个几何损失项。整体流程包括：1) 初始化3D高斯函数；2) 基于渲染图像计算光度损失；3) 计算基于特征值的几何损失；4) 联合优化光度损失和几何损失，更新高斯函数参数。通过迭代优化，最终得到几何精度更高、伪影更少的3D场景表示。
关键创新：FeatureGS的关键创新在于将几何信息融入到3DGS的优化过程中。传统3DGS主要依赖光度损失进行优化，忽略了几何约束。FeatureGS通过特征值分析，提取局部几何特征，并将其转化为几何损失，从而实现了几何和光度的联合优化。这种方法能够更有效地利用场景中的几何信息，提高重建精度。
关键设计：FeatureGS提出了四种不同的几何损失函数，分别基于高斯函数的“平面性”以及高斯邻域的“平面性”、“全方差”和“特征熵”。这些损失函数通过特征值来衡量局部几何结构的平坦程度和结构熵。例如，基于“平面性”的损失函数鼓励高斯函数拟合平面区域，从而减少伪影。损失函数的权重需要根据具体场景进行调整，以平衡几何精度和渲染质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FeatureGS在DTU基准数据集上取得了显著的性能提升。实验结果表明，FeatureGS在几何精度上提高了30%，高斯函数数量减少了90%，并有效抑制了浮动伪影，同时保持了与原始3DGS相当的光度渲染质量。其中，基于高斯函数“平面性”的几何损失函数提供了最高的几何精度，而基于高斯邻域“全方差”的损失函数在减少浮动伪影和高斯函数数量方面表现最佳。
🎯 应用场景
FeatureGS在三维重建领域具有广泛的应用前景，例如：自动驾驶中的环境感知、机器人导航、虚拟现实/增强现实的内容生成、以及文物数字化保护等。该方法能够生成几何精度更高、伪影更少的3D模型，从而提高相关应用的性能和用户体验。未来，可以进一步探索FeatureGS在动态场景重建和大规模场景重建中的应用。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a powerful approach for 3D scene reconstruction using 3D Gaussians. However, neither the centers nor surfaces of the Gaussians are accurately aligned to the object surface, complicating their direct use in point cloud and mesh reconstruction. Additionally, 3DGS typically produces floater artifacts, increasing the number of Gaussians and storage requirements. To address these issues, we present FeatureGS, which incorporates an additional geometric loss term based on an eigenvalue-derived 3D shape feature into the optimization process of 3DGS. The goal is to improve geometric accuracy and enhance properties of planar surfaces with reduced structural entropy in local 3D neighborhoods.We present four alternative formulations for the geometric loss term based on 'planarity' of Gaussians, as well as 'planarity', 'omnivariance', and 'eigenentropy' of Gaussian neighborhoods. We provide quantitative and qualitative evaluations on 15 scenes of the DTU benchmark dataset focusing on following key aspects: Geometric accuracy and artifact-reduction, measured by the Chamfer distance, and memory efficiency, evaluated by the total number of Gaussians. Additionally, rendering quality is monitored by Peak Signal-to-Noise Ratio. FeatureGS achieves a 30 % improvement in geometric accuracy, reduces the number of Gaussians by 90 %, and suppresses floater artifacts, while maintaining comparable photometric rendering quality. The geometric loss with 'planarity' from Gaussians provides the highest geometric accuracy, while 'omnivariance' in Gaussian neighborhoods reduces floater artifacts and number of Gaussians the most. This makes FeatureGS a strong method for geometrically accurate, artifact-reduced and memory-efficient 3D scene reconstruction, enabling the direct use of Gaussian centers for geometric representation.