Image-Plane Geometric Decoding for View-Invariant Indoor Scene Reconstruction
作者: Mingyang Li, Yimeng Fan, Changsong Liu, Lixue Xu, Xin Wang, Yanyan Liu, Wei Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-10-27)
💡 一句话要点
提出图像平面几何解码框架，解决室内场景重建对视角依赖的问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 室内场景重建 视角不变性 图像平面解码 三维重建 单视角重建
📋 核心要点
- 现有基于体素的室内场景重建方法依赖多视角几何约束，视角密度不足时重建质量下降。
- 论文提出图像平面解码框架，利用单视角图像内的空间信息，减少对多视角几何约束的依赖。
- 实验表明，该方法在视角数量减少40%的情况下，仍能保持高质量重建，具有良好的视角不变性。
📝 摘要（中文）
基于体素的室内场景重建方法具有良好的泛化能力和实时部署潜力。然而，现有方法依赖于多视角像素反投影光线相交作为弱几何约束来确定空间位置，导致重建质量严重受输入视角密度的影响，在重叠区域和未观察区域性能下降。为了解决这些限制，本文提出一种图像平面解码框架，通过利用单视角内的空间信息来减少对视角间几何约束的依赖。该框架包含像素级置信度编码器、仿射补偿模块和图像平面空间解码器三个核心组件，能够解码图像中通过物理成像过程编码的三维结构信息，有效保留空间几何特征，显著增强视角不变重建能力。在室内场景重建数据集上的实验结果表明，该方法具有优越的重建稳定性，在视角数量减少40%的情况下，仍能保持几乎相同的质量，变异系数为0.24%，性能保持率为99.7%，最大性能下降为0.42%。这些结果表明，利用视角内空间信息为实际应用中视角受限的场景提供了一种鲁棒的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于体素的室内场景重建方法，严重依赖多视角图像提供的几何约束。具体来说，这些方法通过反投影像素光线并在空间中求交来确定三维点的位置。当视角数量不足或视角分布不均匀时，光线相交的精度会显著下降，导致重建质量降低，尤其是在遮挡区域和未观测区域。
核心思路：本文的核心思路是减少对多视角几何约束的依赖，转而利用单张图像中蕴含的空间信息。作者认为，单张图像通过物理成像过程已经编码了三维场景的结构信息，例如边缘、纹理和空间关系。通过设计合适的网络结构，可以从单张图像中解码出这些三维信息，从而实现视角不变的重建。
技术框架：该方法提出的图像平面解码框架包含三个主要模块：1) 像素级置信度编码器：用于提取图像的特征，并估计每个像素的置信度，以区分可靠和不可靠的信息。2) 仿射补偿模块：用于补偿由于视角变化引起的图像仿射变换，从而对齐不同视角的特征。3) 图像平面空间解码器：用于从图像特征中解码出三维结构信息，例如深度、表面法线等。
关键创新：该方法最重要的创新点在于，它将三维重建问题转化为一个图像解码问题，即从单张图像中解码出三维场景的结构信息。与传统方法依赖多视角几何约束不同，该方法更加注重利用单视角图像中的空间信息，从而提高了重建的鲁棒性和视角不变性。这种思路的转变使得在视角受限的场景下进行高质量重建成为可能。
关键设计：像素级置信度编码器可能采用卷积神经网络提取图像特征，并使用sigmoid函数预测像素置信度。仿射补偿模块可能使用可变形卷积或注意力机制来对齐不同视角的特征。图像平面空间解码器可能采用U-Net结构，逐步解码出深度图或点云。损失函数可能包括深度损失、法线损失和几何一致性损失，以约束重建结果的准确性和一致性。具体的网络结构和参数设置需要在论文中进一步查找。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在视角数量减少40%的情况下，仍能保持几乎相同的重建质量，变异系数仅为0.24%，性能保持率为99.7%，最大性能下降仅为0.42%。这些数据表明，该方法具有优越的视角不变性和鲁棒性，显著优于依赖多视角几何约束的传统方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实、三维地图构建等领域。在机器人导航中，即使视角有限，机器人也能准确重建周围环境，从而实现自主导航。在虚拟现实和增强现实中，可以利用少量图像快速构建逼真的三维场景，提升用户体验。此外，该方法还可以用于三维地图构建，尤其是在室内环境等视角受限的场景中。
📄 摘要（原文）
Volume-based indoor scene reconstruction methods offer superior generalization capability and real-time deployment potential. However, existing methods rely on multi-view pixel back-projection ray intersections as weak geometric constraints to determine spatial positions. This dependence results in reconstruction quality being heavily influenced by input view density. Performance degrades in overlapping regions and unobserved areas.To address these limitations, we reduce dependency on inter-view geometric constraints by exploiting spatial information within individual views. We propose an image-plane decoding framework with three core components: Pixel-level Confidence Encoder, Affine Compensation Module, and Image-Plane Spatial Decoder. These modules decode three-dimensional structural information encoded in images through physical imaging processes. The framework effectively preserves spatial geometric features including edges, hollow structures, and complex textures. It significantly enhances view-invariant reconstruction.Experiments on indoor scene reconstruction datasets confirm superior reconstruction stability. Our method maintains nearly identical quality when view count reduces by 40%. It achieves a coefficient of variation of 0.24%, performance retention rate of 99.7%, and maximum performance drop of 0.42%. These results demonstrate that exploiting intra-view spatial information provides a robust solution for view-limited scenarios in practical applications.