Camera Pose Refinement via 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2508.17876v1 📥 PDF

作者: Lulu Hao, Lipu Zhou, Zhenzhong Wei, Xu Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-25

💡 一句话要点

提出GS-SMC以解决相机姿态精确度不足的问题

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

关键词: 相机姿态精化 3D高斯点云 计算机视觉 迭代优化 几何约束 特征提取 机器人导航 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有相机姿态精化方法依赖于2D-3D对应关系，导致在不同场景中需重建或重新训练，效率低下。
  2. 本文提出GS-SMC框架，利用3D高斯点云进行相机姿态精化，避免了额外训练，适应性强。
  3. 在7-Scenes和剑桥地标数据集上，GS-SMC分别实现了53.3%和56.9%的平移和旋转误差减少，效果显著。

📝 摘要（中文）

相机姿态精确化旨在提高3D计算机视觉中初始姿态估计的准确性。大多数现有方法依赖于2D-3D对应关系，需针对不同描述符重建场景或重新训练网络。虽然一些新方法通过特征相似性推断姿态，但缺乏几何约束导致准确性不足。为克服这些限制，本文提出了一种新颖的相机姿态精化框架GS-SMC，利用3D高斯点云（3DGS）进行优化。该方法可直接应用于多种场景，无需额外训练，采用迭代优化方法，通过查询图像与多个渲染图像之间的极几何约束来精化相机姿态。大量实验证明，GS-SMC在7-Scenes和剑桥地标数据集上显著优于现有方法，分别实现了53.3%和56.9%的中位平移和旋转误差减少。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有相机姿态精化方法在不同场景中需重建或重新训练的问题，导致效率低下和准确性不足。

核心思路：提出GS-SMC框架，利用3D高斯点云（3DGS）进行相机姿态精化，通过迭代优化方法结合极几何约束，提升姿态估计的准确性。

技术框架：GS-SMC框架包括三个主要模块：首先，使用现有的3DGS模型渲染新视图；其次，通过查询图像与多个渲染图像之间的极几何约束进行姿态优化；最后，灵活选择特征提取器和匹配器以建立约束。

关键创新：GS-SMC的创新在于利用3DGS模型进行相机姿态精化，避免了对每个场景的重新训练，显著提高了方法的适应性和效率。

关键设计：在优化过程中，采用了迭代优化算法，结合了多种特征提取器和匹配器的灵活选择，确保了几何约束的有效性。

📊 实验亮点

GS-SMC在7-Scenes和剑桥地标数据集上的实验结果显示，分别实现了53.3%和56.9%的中位平移误差减少，以及40.7%和53.2%的中位旋转误差减少，显著优于现有的最先进方法，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究在3D计算机视觉领域具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人导航、增强现实和虚拟现实等场景中。通过提高相机姿态的精确度，能够显著提升这些应用的性能和用户体验。未来，该方法还可扩展到更多复杂场景和动态环境中，进一步推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Camera pose refinement aims at improving the accuracy of initial pose estimation for applications in 3D computer vision. Most refinement approaches rely on 2D-3D correspondences with specific descriptors or dedicated networks, requiring reconstructing the scene again for a different descriptor or fully retraining the network for each scene. Some recent methods instead infer pose from feature similarity, but their lack of geometry constraints results in less accuracy. To overcome these limitations, we propose a novel camera pose refinement framework leveraging 3D Gaussian Splatting (3DGS), referred to as GS-SMC. Given the widespread usage of 3DGS, our method can employ an existing 3DGS model to render novel views, providing a lightweight solution that can be directly applied to diverse scenes without additional training or fine-tuning. Specifically, we introduce an iterative optimization approach, which refines the camera pose using epipolar geometric constraints among the query and multiple rendered images. Our method allows flexibly choosing feature extractors and matchers to establish these constraints. Extensive empirical evaluations on the 7-Scenes and the Cambridge Landmarks datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art camera pose refinement approaches, achieving 53.3% and 56.9% reductions in median translation and rotation errors on 7-Scenes, and 40.7% and 53.2% on Cambridge.