AstroSplat: Physics-Based Gaussian Splatting for Rendering and Reconstruction of Small Celestial Bodies

📄 arXiv: 2603.11969v1 📥 PDF

作者: Jennifer Nolan, Travis Driver, John Christian

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-12

备注: 10 pages, 6 figures, conference

💡 一句话要点

AstroSplat：基于物理的Gaussian Splatting用于小天体渲染与重建

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

关键词: Gaussian Splatting 小天体重建 行星反射模型 光度特征分析 神经渲染

📋 核心要点

  1. 现有Gaussian Splatting方法依赖于外观，忽略了小天体表面的材料属性和光照影响，限制了重建精度。
  2. AstroSplat通过集成行星反射模型到Gaussian Splatting框架中，显式建模光-表面相互作用，提升重建质量。
  3. 在NASA黎明号任务的真实图像上验证，AstroSplat在渲染性能和表面重建精度上优于传统球谐函数方法。

📝 摘要（中文）

基于图像的表面重建和特征分析对于小天体（如小行星）探测任务至关重要，它为任务规划、导航和科学分析提供信息。近年来，Gaussian Splatting技术在高保真神经场景表示方面取得了进展，但通常依赖于球谐函数强度参数化，这种方法本质上是基于外观的，没有明确地对材料属性或光-表面相互作用进行建模。我们提出了AstroSplat，一个基于物理的Gaussian Splatting框架，它集成了行星反射模型，以提高从小天体原位图像中自主重建和光度特征分析的性能。该框架在NASA黎明号任务拍摄的真实图像上进行了验证，结果表明，与典型的球谐函数参数化方法相比，我们的方法在渲染性能和表面重建精度方面都表现出更优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于Gaussian Splatting的场景重建方法，特别是应用于小天体表面重建时，主要依赖于球谐函数进行颜色建模，这种方法忽略了小天体表面的物理属性（如反照率、粗糙度等）以及光照条件的影响。这导致重建结果在不同光照条件下的一致性较差，并且无法准确推断表面的材料属性。因此，需要一种能够显式建模光照和表面相互作用的重建方法。

核心思路：AstroSplat的核心思路是将行星反射模型（Planetary Reflectance Models）集成到Gaussian Splatting框架中。通过使用物理模型来描述每个高斯球的颜色，而不是直接学习颜色参数，可以更好地捕捉光照变化对表面外观的影响，从而提高重建的鲁棒性和准确性。这种方法允许从图像中推断出表面的物理属性，例如反照率和粗糙度。

技术框架：AstroSplat的整体框架与标准的Gaussian Splatting类似，但关键区别在于颜色表示和渲染过程。首先，使用一系列3D高斯分布来表示场景。然后，对于每个高斯分布，不是直接存储球谐系数，而是存储与行星反射模型相关的参数，例如反照率和粗糙度。在渲染过程中，根据光照方向和相机视角，使用行星反射模型计算每个高斯分布的颜色，并将这些颜色混合以生成最终图像。优化过程旨在最小化渲染图像与输入图像之间的差异。

关键创新：AstroSplat最关键的创新在于将行星反射模型集成到Gaussian Splatting框架中。这使得该方法能够显式地建模光照和表面相互作用，从而提高了重建的鲁棒性和准确性。与传统的基于外观的方法相比，AstroSplat能够更好地处理不同光照条件下的图像，并且可以推断出表面的物理属性。

关键设计：AstroSplat的关键设计包括：1) 选择合适的行星反射模型，例如Lambertian模型或更复杂的模型，以准确描述小天体表面的光照行为。2) 设计合适的损失函数，以确保重建结果与输入图像一致，并鼓励学习到合理的物理参数。3) 初始化高斯分布的参数，例如位置、大小和旋转，以及行星反射模型的参数，例如反照率和粗糙度。4) 使用优化算法（例如Adam）来最小化损失函数，并更新高斯分布和物理参数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

AstroSplat在NASA黎明号任务的真实图像上进行了验证，实验结果表明，与传统的基于球谐函数的方法相比，AstroSplat在渲染性能和表面重建精度方面都表现出显著的提升。具体来说，AstroSplat能够更好地处理不同光照条件下的图像，并且可以推断出表面的物理属性，例如反照率和粗糙度。这些结果表明，AstroSplat是一种很有前景的小天体表面重建方法。

🎯 应用场景

AstroSplat在小行星探测、月球勘测等领域具有广泛的应用前景。它可以用于高精度地重建小天体表面，为任务规划、导航和科学分析提供重要信息。通过分析重建结果，可以推断小天体的材料成分、表面粗糙度等物理属性，从而更好地了解小天体的形成和演化过程。此外，该技术还可以应用于虚拟现实、游戏等领域，生成逼真的小天体场景。

📄 摘要（原文）

Image-based surface reconstruction and characterization are crucial for missions to small celestial bodies (e.g., asteroids), as it informs mission planning, navigation, and scientific analysis. Recent advances in Gaussian splatting enable high-fidelity neural scene representations but typically rely on a spherical harmonic intensity parameterization that is strictly appearance-based and does not explicitly model material properties or light-surface interactions. We introduce AstroSplat, a physics-based Gaussian splatting framework that integrates planetary reflectance models to improve the autonomous reconstruction and photometric characterization of small-body surfaces from in-situ imagery. The proposed framework is validated on real imagery taken by NASA's Dawn mission, where we demonstrate superior rendering performance and surface reconstruction accuracy compared to the typical spherical harmonic parameterization.