TUGS: Physics-based Compact Representation of Underwater Scenes by Tensorized Gaussian
作者: Shijie Lian, Ziyi Zhang, Laurence Tianruo Yang and, Mengyu Ren, Debin Liu, Hua Li
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-05-12
💡 一句话要点
TUGS：基于张量化高斯和物理的水下场景紧凑表示方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 水下三维重建 高斯溅射 张量分解 物理建模 水下机器人 光线传播 自适应介质估计
📋 核心要点
- 水下三维重建受光线复杂交互影响，现有方法难以准确建模，且训练和渲染成本高昂。
- TUGS采用张量化高阶高斯和基于物理的自适应介质估计模块，有效模拟水下光衰减和反向散射。
- 实验表明，TUGS在内存占用更小、渲染速度更快的情况下，实现了高质量的水下图像重建。
📝 摘要（中文）
水下三维场景重建对于水下机器人感知和导航至关重要。然而，光传播、水介质和物体表面之间复杂的相互作用给这项任务带来了巨大的挑战，现有的方法无法准确地模拟这些相互作用。此外，高昂的训练和渲染成本限制了它们在水下机器人系统中的实际应用。因此，我们提出了张量化水下高斯溅射（TUGS），它可以有效地解决物体几何形状和水介质之间复杂相互作用的建模挑战，同时实现显著的参数减少。TUGS采用轻量级的张量化高阶高斯，并结合基于物理的水下自适应介质估计（AME）模块，能够准确地模拟水下环境中的光衰减和反向散射效应。与其他基于NeRF和GS的专为水下设计的算法相比，TUGS能够以更快的渲染速度和更少的内存使用量渲染高质量的水下图像。在真实水下数据集上的大量实验表明，TUGS能够使用有限数量的参数有效地实现卓越的重建质量，使其特别适用于内存受限的水下无人机应用。
🔬 方法详解
问题定义：水下三维场景重建面临光线在水中的复杂传播问题，包括光衰减和反向散射。现有方法无法准确建模这些物理过程，导致重建质量下降。此外，现有方法通常需要大量的计算资源和存储空间，难以部署在资源受限的水下机器人平台上。
核心思路：TUGS的核心思路是利用张量分解来紧凑地表示高斯分布，并结合基于物理的自适应介质估计模块来模拟水下光线的传播过程。通过这种方式，TUGS能够在减少参数数量的同时，提高水下场景的重建质量。
技术框架：TUGS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 张量化高斯表示：使用张量分解来表示高斯分布，从而减少参数数量。2) 自适应介质估计（AME）模块：基于物理模型估计水下环境的光衰减和反向散射参数。3) 渲染模块：利用估计的光线传播参数和高斯分布进行图像渲染。
关键创新：TUGS的关键创新在于：1) 提出了张量化高斯表示，显著减少了参数数量，降低了计算和存储成本。2) 引入了基于物理的自适应介质估计模块，能够更准确地模拟水下光线的传播过程，提高了重建质量。
关键设计：TUGS的关键设计包括：1) 使用高阶高斯分布来更好地拟合水下场景的复杂几何形状。2) 设计了自适应介质估计模块，能够根据不同的水下环境自动调整光线传播参数。3) 优化了渲染过程，提高了渲染速度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在真实水下数据集上的实验表明，TUGS在参数量显著减少的情况下，实现了优于现有NeRF和GS方法的重建质量。具体而言，TUGS在重建精度上取得了显著提升，同时渲染速度更快，内存占用更少，使其更适合于资源受限的水下无人机应用。
🎯 应用场景
TUGS在水下机器人导航、水下环境监测、水下考古等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助水下机器人更好地理解周围环境，提高导航精度和安全性。同时，TUGS可以用于重建水下遗址，为水下考古提供技术支持。此外，该方法还可以应用于水下生物研究和水下资源勘探等领域。
📄 摘要（原文）
Underwater 3D scene reconstruction is crucial for undewater robotic perception and navigation. However, the task is significantly challenged by the complex interplay between light propagation, water medium, and object surfaces, with existing methods unable to model their interactions accurately. Additionally, expensive training and rendering costs limit their practical application in underwater robotic systems. Therefore, we propose Tensorized Underwater Gaussian Splatting (TUGS), which can effectively solve the modeling challenges of the complex interactions between object geometries and water media while achieving significant parameter reduction. TUGS employs lightweight tensorized higher-order Gaussians with a physics-based underwater Adaptive Medium Estimation (AME) module, enabling accurate simulation of both light attenuation and backscatter effects in underwater environments. Compared to other NeRF-based and GS-based methods designed for underwater, TUGS is able to render high-quality underwater images with faster rendering speeds and less memory usage. Extensive experiments on real-world underwater datasets have demonstrated that TUGS can efficiently achieve superior reconstruction quality using a limited number of parameters, making it particularly suitable for memory-constrained underwater UAV applications