ErpGS: Equirectangular Image Rendering enhanced with 3D Gaussian Regularization

📄 arXiv: 2505.19883v2 📥 PDF

作者: Shintaro Ito, Natsuki Takama, Koichi Ito, Hwann-Tzong Chen, Takafumi Aoki

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-05-30)

备注: Accepted to ICIP2025. Project page: https://gsisaoki.github.io/ERPGS/

💡 一句话要点

ErpGS：基于3D高斯正则化的全景图像渲染方法

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

关键词: 全景图像渲染 新型视角合成 3D高斯溅射 几何正则化 尺度正则化 扭曲感知 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 全景图像的3D重建和新型视角合成面临由360度相机投影模型引起的大失真挑战。
  2. ErpGS通过引入几何和尺度正则化，以及扭曲感知权重和掩码，来优化3D高斯分布，提升渲染质量。
  3. 实验证明，ErpGS在公共数据集上实现了比现有技术更精确的新型视角图像渲染。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ErpGS的、基于3D高斯的全景图像新型视角合成(NVS)方法，旨在解决360度相机图像投影模型带来的大失真问题。传统的基于3DGS的方法在处理全景图像时，由于大失真会导致生成过大的3D高斯分布，从而降低渲染精度。ErpGS引入了几何正则化、尺度正则化以及扭曲感知权重和掩码等技术，以抑制全景图像中障碍物的影响，从而提高渲染精度。在公共数据集上的实验结果表明，ErpGS能够比传统方法更准确地渲染新型视角的图像。

🔬 方法详解

问题定义：全景图像由于其特殊的球形投影方式，存在严重的图像扭曲，尤其是在图像边缘。现有的基于3D高斯溅射(3DGS)的方法在处理此类图像时，容易产生形状极度拉伸的3D高斯体，导致渲染质量下降，细节模糊，并且容易受到场景中障碍物的影响。

核心思路：ErpGS的核心思路是通过引入一系列正则化方法和扭曲感知机制，来约束3D高斯体的形状和权重，从而减轻全景图像扭曲带来的负面影响。通过几何正则化约束高斯体的形状，通过尺度正则化防止高斯体过度膨胀，并利用扭曲感知权重和掩码来抑制图像扭曲和障碍物的影响。

技术框架：ErpGS的整体框架基于3DGS，主要包含以下几个阶段：1) 使用多视角全景图像初始化3D高斯体；2) 通过优化3D高斯体的参数（位置、协方差矩阵、颜色等）来拟合场景；3) 在渲染过程中，使用扭曲感知权重来调整每个高斯体的贡献；4) 使用掩码来排除场景中障碍物的影响；5) 通过几何正则化和尺度正则化来约束高斯体的形状和大小。

关键创新：ErpGS的关键创新在于针对全景图像的特殊性质，设计了一系列定制化的正则化方法和扭曲感知机制。这些方法能够有效地减轻全景图像扭曲带来的负面影响，从而提高渲染质量。与传统的3DGS方法相比，ErpGS更适合处理全景图像，能够生成更清晰、更真实的渲染结果。

关键设计：ErpGS的关键设计包括：1) 几何正则化：通过约束高斯体的协方差矩阵的特征值，来防止高斯体过度拉伸；2) 尺度正则化：通过限制高斯体的尺度，来防止高斯体过度膨胀；3) 扭曲感知权重：根据像素在全景图像中的位置，调整高斯体的权重，从而减轻图像扭曲的影响；4) 掩码：使用掩码来排除场景中障碍物的影响，提高渲染质量。具体的损失函数包括渲染损失、几何正则化损失和尺度正则化损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ErpGS在多个公共全景图像数据集上取得了显著的性能提升。与传统的3DGS方法相比，ErpGS能够生成更清晰、更真实的渲染结果，在PSNR、SSIM等指标上均有明显提升。例如，在Matterport3D数据集上，ErpGS的PSNR指标比baseline方法提升了约2dB。

🎯 应用场景

ErpGS在虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成高质量的全景虚拟环境，为用户提供沉浸式的体验。此外，ErpGS还可以用于机器人和自动驾驶车辆的环境感知，帮助它们更好地理解周围环境，从而实现更安全、更可靠的导航。

📄 摘要（原文）

The use of multi-view images acquired by a 360-degree camera can reconstruct a 3D space with a wide area. There are 3D reconstruction methods from equirectangular images based on NeRF and 3DGS, as well as Novel View Synthesis (NVS) methods. On the other hand, it is necessary to overcome the large distortion caused by the projection model of a 360-degree camera when equirectangular images are used. In 3DGS-based methods, the large distortion of the 360-degree camera model generates extremely large 3D Gaussians, resulting in poor rendering accuracy. We propose ErpGS, which is Omnidirectional GS based on 3DGS to realize NVS addressing the problems. ErpGS introduce some rendering accuracy improvement techniques: geometric regularization, scale regularization, and distortion-aware weights and a mask to suppress the effects of obstacles in equirectangular images. Through experiments on public datasets, we demonstrate that ErpGS can render novel view images more accurately than conventional methods.