MUGSQA: Novel Multi-Uncertainty-Based Gaussian Splatting Quality Assessment Method, Dataset, and Benchmarks

📄 arXiv: 2511.06830v1 📥 PDF

作者: Tianang Chen, Jian Jin, Shilv Cai, Zhuangzi Li, Weisi Lin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-10

💡 一句话要点

提出MUGSQA数据集与评测方法，用于评估高斯溅射重建三维物体的感知质量。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 高斯溅射 三维重建 质量评估 主观评价 数据集

📋 核心要点

  1. 现有高斯溅射质量评估缺乏考虑多重不确定性的数据集，难以全面评估重建算法的鲁棒性。
  2. 提出MUGSQA数据集和多距离主观评估方法，模拟人类真实观看行为，更准确地收集感知体验。
  3. 构建了两个基准，分别评估重建方法在不确定性下的鲁棒性和质量评估指标的性能。

📝 摘要（中文）

高斯溅射(GS)作为一种新兴的3D物体重建技术，以显著提高的重建速度实现了高质量的渲染结果。随着各种GS变体的不断涌现，评估基于不同GS方法重建的3D物体的感知质量仍然是一个开放的挑战。为了解决这个问题，我们首先提出了一种统一的多距离主观质量评估方法，该方法能够紧密地模拟人类在实际应用中观察基于GS方法重建物体的行为，从而更好地收集感知体验。在此基础上，我们还构建了一个名为MUGSQA的新型GS质量评估数据集，该数据集的构建考虑了输入数据的多个不确定性，包括输入视图的数量和分辨率、视距以及初始点云的准确性。此外，我们构建了两个基准：一个用于评估各种基于GS的重建方法在多种不确定性下的鲁棒性，另一个用于评估现有质量评估指标的性能。我们的数据集和基准代码即将发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高斯溅射(GS)重建三维物体质量评估的问题。现有的质量评估方法和数据集缺乏对输入数据多重不确定性的考虑，例如输入视图的数量、分辨率、视距以及初始点云的准确性，这使得评估结果不够全面和可靠。现有方法难以模拟人类真实的观看行为，导致主观评估结果与实际感知存在偏差。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多重不确定性的高质量数据集MUGSQA，并提出一种多距离主观质量评估方法，该方法能够模拟人类在实际应用中观察重建物体的行为。通过这种方式，可以更准确地收集感知体验，并为评估GS重建算法的鲁棒性和质量评估指标的性能提供可靠的基础。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 设计多距离主观质量评估方法，模拟人类观看行为；2) 构建包含多重不确定性的MUGSQA数据集，涵盖不同数量和分辨率的输入视图、不同的视距以及不同准确度的初始点云；3) 构建两个基准，分别用于评估GS重建方法在不确定性下的鲁棒性和质量评估指标的性能；4) 使用MUGSQA数据集和基准对现有的GS重建方法和质量评估指标进行评估。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个考虑多重不确定性的GS质量评估数据集MUGSQA，这在现有研究中是缺乏的；2) 设计了一种多距离主观质量评估方法，更贴近人类真实的观看行为，从而提高了评估的准确性；3) 构建了两个基准，为评估GS重建方法和质量评估指标的性能提供了标准化的平台。与现有方法相比，该研究更全面地考虑了影响GS重建质量的各种因素，并提供了更可靠的评估结果。

关键设计：MUGSQA数据集的关键设计在于对多种不确定性的控制和采样，例如，通过改变输入视图的数量和分辨率来模拟不同质量的输入数据，通过改变视距来模拟不同的观看条件，通过改变初始点云的准确性来模拟不同的重建起点。多距离主观质量评估方法的关键设计在于模拟人类在不同距离观看物体的行为，并记录不同距离下的主观评分。具体的参数设置和损失函数等技术细节将在后续发布的代码中公开。

📊 实验亮点

论文构建了包含多重不确定性的MUGSQA数据集，并提出了多距离主观质量评估方法。实验结果表明，该数据集能够有效地评估GS重建方法在不同不确定性下的鲁棒性，并为质量评估指标的性能评估提供了可靠的依据。具体性能数据和对比基线将在后续发布的论文和代码中公开。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于三维重建、虚拟现实、增强现实等领域，为评估和改进高斯溅射重建算法提供客观依据。高质量的重建模型能够提升用户体验，促进相关技术在游戏、影视、工业设计等行业的应用。未来，该数据集和评估方法可用于指导高斯溅射算法的优化，推动三维重建技术的发展。

📄 摘要（原文）

Gaussian Splatting (GS) has recently emerged as a promising technique for 3D object reconstruction, delivering high-quality rendering results with significantly improved reconstruction speed. As variants continue to appear, assessing the perceptual quality of 3D objects reconstructed with different GS-based methods remains an open challenge. To address this issue, we first propose a unified multi-distance subjective quality assessment method that closely mimics human viewing behavior for objects reconstructed with GS-based methods in actual applications, thereby better collecting perceptual experiences. Based on it, we also construct a novel GS quality assessment dataset named MUGSQA, which is constructed considering multiple uncertainties of the input data. These uncertainties include the quantity and resolution of input views, the view distance, and the accuracy of the initial point cloud. Moreover, we construct two benchmarks: one to evaluate the robustness of various GS-based reconstruction methods under multiple uncertainties, and the other to evaluate the performance of existing quality assessment metrics. Our dataset and benchmark code will be released soon.