RealX3D: A Physically-Degraded 3D Benchmark for Multi-view Visual Restoration and Reconstruction

📄 arXiv: 2512.23437v1 📥 PDF

作者: Shuhong Liu, Chenyu Bao, Ziteng Cui, Yun Liu, Xuangeng Chu, Lin Gu, Marcos V. Conde, Ryo Umagami, Tomohiro Hashimoto, Zijian Hu, Tianhan Xu, Yuan Gan, Yusuke Kurose, Tatsuya Harada

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-12-29

💡 一句话要点

RealX3D：一个用于多视角视觉恢复与重建的物理退化3D基准

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

关键词: 多视角视觉恢复 3D重建 物理退化 基准数据集 真实场景 图像恢复 计算机视觉 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有多视角视觉恢复与3D重建方法在真实物理退化场景下表现脆弱，缺乏有效评估工具。
  2. RealX3D通过统一的采集协议，在真实场景中模拟光照、散射、遮挡和模糊等多种物理退化。
  3. 实验表明，现有方法在RealX3D基准上重建质量显著下降，验证了该基准的有效性。

📝 摘要（中文）

我们提出了RealX3D，一个真实场景捕获的基准数据集，用于在各种物理退化条件下进行多视角视觉恢复和3D重建。RealX3D将图像退化分为四个类别：光照、散射、遮挡和模糊，并使用统一的采集协议在多个严重程度上捕获每个类别，从而产生像素对齐的低质量/高质量视图。每个场景包括高分辨率图像捕获、RAW图像和密集激光扫描，我们从中导出世界尺度的网格和度量深度。对各种基于优化和前馈方法进行基准测试表明，在物理退化下，重建质量显著下降，突显了当前多视角流水线在现实世界挑战性环境中的脆弱性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有多视角视觉恢复和3D重建方法在真实物理退化场景下性能不足的问题。现有方法通常在理想条件下训练和评估，缺乏对真实世界中各种物理退化（如光照变化、散射、遮挡和模糊）的鲁棒性。因此，需要一个能够模拟真实物理退化的基准数据集，以便更好地评估和改进相关算法。

核心思路：论文的核心思路是构建一个真实场景捕获的基准数据集RealX3D，该数据集包含多种物理退化，并提供像素对齐的低质量/高质量视图、高分辨率图像、RAW图像和密集激光扫描等多种数据。通过在RealX3D上评估现有方法，可以揭示其在真实物理退化场景下的性能瓶颈，并为未来的研究提供方向。

技术框架：RealX3D的构建流程主要包括以下几个阶段：1)场景选择和搭建；2)使用统一的采集协议，在不同物理退化条件下捕获多视角图像；3)利用激光扫描仪获取场景的几何信息；4)对采集到的数据进行处理，生成像素对齐的低质量/高质量视图、世界尺度的网格和度量深度等。该数据集包含光照、散射、遮挡和模糊四种类型的物理退化，每种退化又包含多个严重程度级别。

关键创新：RealX3D的关键创新在于其真实场景捕获和物理退化模拟。与以往的合成数据集不同，RealX3D是在真实场景中采集的，能够更好地反映真实世界的复杂性和多样性。此外，RealX3D通过统一的采集协议，在多个严重程度上模拟了多种物理退化，从而可以更全面地评估算法的鲁棒性。

关键设计：RealX3D的关键设计包括：1)使用高精度相机和激光扫描仪进行数据采集；2)采用统一的采集协议，确保不同视角和不同退化程度的图像之间像素对齐；3)提供多种数据类型，包括高分辨率图像、RAW图像、密集激光扫描、世界尺度的网格和度量深度等；4)将物理退化分为光照、散射、遮挡和模糊四种类型，每种类型包含多个严重程度级别。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的多视角视觉恢复和3D重建方法在RealX3D基准上表现出显著的性能下降。例如，在存在严重遮挡或模糊的情况下，重建精度大幅降低。这些结果突出了现有方法在真实物理退化场景下的脆弱性，并验证了RealX3D基准的有效性。

🎯 应用场景

RealX3D基准数据集可广泛应用于计算机视觉、机器人和增强现实等领域。例如，可以用于开发更鲁棒的多视角视觉恢复和3D重建算法，提高机器人在复杂环境中的感知能力，以及改善增强现实应用的沉浸感和真实感。此外，该数据集还可以促进对物理退化建模和图像恢复技术的研究。

📄 摘要（原文）

We introduce RealX3D, a real-capture benchmark for multi-view visual restoration and 3D reconstruction under diverse physical degradations. RealX3D groups corruptions into four families, including illumination, scattering, occlusion, and blurring, and captures each at multiple severity levels using a unified acquisition protocol that yields pixel-aligned LQ/GT views. Each scene includes high-resolution capture, RAW images, and dense laser scans, from which we derive world-scale meshes and metric depth. Benchmarking a broad range of optimization-based and feed-forward methods shows substantial degradation in reconstruction quality under physical corruptions, underscoring the fragility of current multi-view pipelines in real-world challenging environments.