HoGS: Unified Near and Far Object Reconstruction via Homogeneous Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2503.19232v1 📥 PDF

作者: Xinpeng Liu, Zeyi Huang, Fumio Okura, Yasuyuki Matsushita

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-03-25

备注: Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'25)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出HoGS：通过齐次高斯溅射统一近距离和远距离物体重建

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

关键词: 新视角合成 3D高斯溅射 齐次坐标 远距离重建 无界场景 射影几何 实时渲染

📋 核心要点

  1. 3D高斯溅射在近距离物体的新视角合成中表现出色，但在远距离物体重建方面存在局限性，尤其是在无界户外环境中。
  2. HoGS将齐次坐标引入3D高斯溅射框架，利用射影几何原理统一处理近距离和远距离物体，从而提升整体重建效果。
  3. 实验表明，HoGS在远距离物体重建精度上显著提升，同时保持了近距离物体的高质量渲染和快速的训练及渲染速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为齐次高斯溅射(HoGS)的新方法，旨在统一近距离和远距离物体的重建。现有的基于3D高斯溅射(3DGS)的新视角合成技术在训练效率和照片级真实感实时渲染方面表现出色，但由于依赖笛卡尔坐标，其在远距离物体上的性能受到限制，这对于重建无界户外环境至关重要。HoGS将射影几何中的齐次坐标融入3DGS框架，显著提高了远距离物体的渲染精度，同时保持了近距离物体的高质量渲染。实验结果表明，HoGS在重建远距离物体方面显著提高了精度，同时保持了快速的训练速度和实时渲染能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法依赖笛卡尔坐标系，这导致其在处理远距离物体时精度下降，尤其是在需要重建大规模、无界户外场景时，这一问题尤为突出。远距离物体的尺度和位置难以准确表示，影响了整体重建质量。

核心思路：HoGS的核心思路是将射影几何中的齐次坐标引入到3D高斯溅射框架中。齐次坐标能够统一表示欧氏空间中的点和无穷远点，从而更好地处理远距离物体。通过在齐次坐标系下进行高斯溅射，可以更有效地管理空间位置和尺度，提高远距离物体的重建精度。

技术框架：HoGS的整体框架与3D高斯溅射类似，主要包括以下几个阶段：1) 初始化：使用SfM等方法初始化场景的三维结构；2) 高斯溅射：使用高斯分布表示场景中的点，每个高斯分布具有位置、协方差矩阵、颜色和透明度等属性；3) 渲染：将高斯分布投影到图像平面上，并进行颜色混合，生成最终的图像；4) 优化：通过比较渲染图像与真实图像的差异，优化高斯分布的参数。HoGS的关键在于在齐次坐标系下进行高斯溅射和渲染。

关键创新：HoGS最重要的创新点在于将齐次坐标引入到3D高斯溅射框架中。与传统的基于笛卡尔坐标的3D高斯溅射相比，HoGS能够更好地处理远距离物体，从而提高整体重建精度。这种方法提供了一种统一的表示，可以同时优化近距离和远距离物体。

关键设计：HoGS的关键设计包括：1) 使用齐次坐标表示高斯分布的位置；2) 在齐次坐标系下进行投影和渲染；3) 设计合适的损失函数，以优化高斯分布的参数。具体的损失函数可能包括图像重建损失、深度一致性损失等。此外，可能需要调整学习率等超参数，以获得更好的优化效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HoGS在重建远距离物体方面显著提高了精度，同时保持了近距离物体的高质量渲染。与现有的3D高斯溅射方法相比，HoGS在多个数据集上取得了更好的性能。具体的性能提升数据需要在论文中查找。此外，HoGS还保持了快速的训练速度和实时渲染能力，使其具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

HoGS在需要重建大规模、无界户外场景的应用中具有广泛的应用前景，例如自动驾驶、城市建模、虚拟现实、增强现实等。该方法可以用于生成高质量的3D地图，为自动驾驶车辆提供准确的环境信息。此外，HoGS还可以用于创建逼真的虚拟环境，为用户提供沉浸式的体验。未来，HoGS可以进一步扩展到处理动态场景，实现动态场景的实时重建。

📄 摘要（原文）

Novel view synthesis has demonstrated impressive progress recently, with 3D Gaussian splatting (3DGS) offering efficient training time and photorealistic real-time rendering. However, reliance on Cartesian coordinates limits 3DGS's performance on distant objects, which is important for reconstructing unbounded outdoor environments. We found that, despite its ultimate simplicity, using homogeneous coordinates, a concept on the projective geometry, for the 3DGS pipeline remarkably improves the rendering accuracies of distant objects. We therefore propose Homogeneous Gaussian Splatting (HoGS) incorporating homogeneous coordinates into the 3DGS framework, providing a unified representation for enhancing near and distant objects. HoGS effectively manages both expansive spatial positions and scales particularly in outdoor unbounded environments by adopting projective geometry principles. Experiments show that HoGS significantly enhances accuracy in reconstructing distant objects while maintaining high-quality rendering of nearby objects, along with fast training speed and real-time rendering capability. Our implementations are available on our project page https://kh129.github.io/hogs/.