AquaGS: Fast Underwater Scene Reconstruction with SfM-Free Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2505.01799v1 📥 PDF

作者: Junhao Shi, Jisheng Xu, Jianping He, Zhiliang Lin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-03

💡 一句话要点

AquaGS：一种无需SfM的水下快速高斯溅射场景重建方法

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

关键词: 水下场景重建 高斯溅射 无需SfM 神经辐射场 多视图立体 水下机器人 SeaThru算法

📋 核心要点

  1. 水下图像质量差，导致传统SfM方法姿态估计失败，重建效果不佳，且速度慢，难以应用于实时场景。
  2. AquaGS基于SeaThru算法，分离场景细节和介质特征，结合MVS初始化高斯分布，NeRF渲染介质，3DGS渲染物体表面。
  3. 实验表明，AquaGS仅需3张图像，30秒内即可完成高精度重建，提升了算法在机器人平台上的实用性。

📝 摘要（中文）

水下场景重建是水下作业的关键技术，能够从水下平台拍摄的图像生成3D模型。然而，由于介质干扰，水下图像质量通常会下降，这限制了运动结构恢复(SfM)姿态估计的有效性，导致后续重建失败。此外，SfM方法通常运行速度较慢，进一步阻碍了它们在实时场景中的应用。本文提出了一种基于SeaThru算法的、无需SfM的水下场景重建模型AquaGS，该模型有助于快速准确地分离场景细节和介质特征。我们的方法通过集成最先进的多视图立体(MVS)技术来初始化高斯分布，采用隐式神经辐射场(NeRF)来渲染半透明介质，并利用最新的显式3D高斯溅射(3DGS)技术来渲染物体表面，有效地解决了传统方法的局限性，并准确地模拟了水下光学现象。在数据集和机器人平台上的实验结果表明，我们的模型可以在30秒内完成高精度重建，仅需3个图像输入，显著增强了该算法在机器人平台上的实际应用。

🔬 方法详解

问题定义：水下场景重建面临的主要问题是水下图像质量差，受到介质干扰严重，导致传统的基于SfM（Structure from Motion）的方法在姿态估计上表现不佳，进而影响了后续的3D重建效果。此外，SfM方法计算复杂度高，速度慢，难以满足实时性要求。因此，需要一种快速且鲁棒的水下场景重建方法，能够克服水下图像质量差带来的挑战。

核心思路：AquaGS的核心思路是避免使用SfM进行姿态估计，而是直接利用多视图立体（MVS）技术初始化3D高斯分布。同时，利用SeaThru算法分离场景细节和介质特征，并结合神经辐射场（NeRF）和3D高斯溅射（3DGS）技术，分别对半透明介质和物体表面进行渲染，从而实现快速且高质量的水下场景重建。

技术框架：AquaGS的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 利用SeaThru算法对水下图像进行预处理，分离场景细节和介质特征。2) 使用多视图立体（MVS）技术初始化3D高斯分布，作为3DGS的初始状态。3) 利用隐式神经辐射场（NeRF）对半透明介质进行渲染，模拟水下光线传播。4) 使用显式3D高斯溅射（3DGS）技术对物体表面进行渲染，生成最终的3D重建结果。

关键创新：AquaGS的关键创新在于：1) 提出了一种无需SfM的水下场景重建方法，避免了SfM在水下图像质量差的情况下容易失败的问题。2) 结合SeaThru、MVS、NeRF和3DGS等多种技术，实现了对水下场景的快速且高质量的重建。3) 利用NeRF和3DGS分别对半透明介质和物体表面进行渲染，更准确地模拟了水下光学现象。

关键设计：AquaGS的关键设计包括：1) 使用SeaThru算法进行图像预处理，有效去除水下图像中的颜色偏差和散射效应。2) 使用最先进的MVS算法初始化高斯分布，保证了初始状态的质量。3) 使用NeRF渲染半透明介质，模拟水下光线传播，提升了重建的真实感。4) 使用3DGS进行快速渲染，保证了重建的实时性。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AquaGS模型在实验中表现出色，仅使用3张图像作为输入，即可在30秒内完成高精度重建。该模型无需依赖SfM，有效解决了水下图像质量差导致SfM失效的问题。实验结果表明，AquaGS显著提升了水下场景重建的速度和精度，为水下机器人平台的实际应用提供了有力支持。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知）。

🎯 应用场景

AquaGS在水下机器人自主导航、水下环境监测、水下考古、水下结构检测等领域具有广泛的应用前景。该技术可以帮助水下机器人快速建立周围环境的3D模型，从而实现自主导航和目标识别。此外，该技术还可以用于水下环境的长期监测，以及对水下文物和结构进行高精度的三维重建，为相关研究提供重要的数据支持。未来，该技术有望进一步提升水下作业的效率和安全性。

📄 摘要（原文）

Underwater scene reconstruction is a critical tech-nology for underwater operations, enabling the generation of 3D models from images captured by underwater platforms. However, the quality of underwater images is often degraded due to medium interference, which limits the effectiveness of Structure-from-Motion (SfM) pose estimation, leading to subsequent reconstruction failures. Additionally, SfM methods typically operate at slower speeds, further hindering their applicability in real-time scenarios. In this paper, we introduce AquaGS, an SfM-free underwater scene reconstruction model based on the SeaThru algorithm, which facilitates rapid and accurate separation of scene details and medium features. Our approach initializes Gaussians by integrating state-of-the-art multi-view stereo (MVS) technology, employs implicit Neural Radiance Fields (NeRF) for rendering translucent media and utilizes the latest explicit 3D Gaussian Splatting (3DGS) technique to render object surfaces, which effectively addresses the limitations of traditional methods and accurately simulates underwater optical phenomena. Experimental results on the data set and the robot platform show that our model can complete high-precision reconstruction in 30 seconds with only 3 image inputs, significantly enhancing the practical application of the algorithm in robotic platforms.