Variable Basis Mapping for Real-Time Volumetric Visualization

📄 arXiv: 2601.09417v1 📥 PDF

作者: Qibiao Li, Yuxuan Wang, Youcheng Cai, Huangsheng Du, Ligang Liu

分类: cs.GR

发布日期: 2026-01-14

备注: 11 pages. Under review

💡 一句话要点

提出VBM框架，通过小波分析将体数据转换为3DGS表示，实现实时体可视化

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

关键词: 体数据可视化 3D高斯溅射 小波分析 实时渲染 变量基映射

📋 核心要点

  1. 直接体渲染和体素方法计算成本高昂，难以实现大规模体数据的实时可视化。
  2. VBM框架通过小波分析将体数据转换为3DGS表示，利用预计算的小波到高斯转换库和解析高斯构造实现高效转换。
  3. 实验表明，VBM显著加速收敛，提升渲染质量，实现了实时体可视化。

📝 摘要（中文）

大规模体数据的实时可视化极具挑战，因为直接体渲染和基于体素的方法计算成本过高。我们提出了变量基映射（VBM）框架，该框架通过小波域分析将体数据场转换为3D高斯溅射（3DGS）表示。首先，我们预计算一个紧凑的小波到高斯转换库，为多个尺度上的典型小波原子提供最佳高斯替代。其次，我们执行解析高斯构造，使用闭式、数学原理规则将离散小波系数直接映射到3DGS参数。最后，一个轻量级的图像空间微调阶段进一步细化表示，以提高渲染保真度。在各种数据集上的实验表明，VBM显著加速了收敛并提高了渲染质量，从而实现了实时体可视化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模体数据实时可视化的问题。现有方法，如直接体渲染和基于体素的方法，由于计算复杂度高，难以满足实时性要求，尤其是在处理大规模数据集时，渲染速度慢，交互性差。

核心思路：论文的核心思路是将体数据从体素空间转换到3D高斯溅射（3DGS）表示。3DGS是一种基于点的表示方法，具有可微性和高效渲染的优点。通过将体数据转换为3DGS，可以利用3DGS的快速渲染能力来实现实时可视化。此外，论文利用小波分析来提取体数据中的关键特征，并将其映射到3DGS参数，从而实现更紧凑和高效的表示。

技术框架：VBM框架主要包含三个阶段：1) 预计算小波到高斯转换库：针对不同尺度的小波原子，预先计算最佳的高斯替代。2) 解析高斯构造：利用闭式公式，将离散小波系数直接映射到3DGS参数。3) 图像空间微调：通过轻量级的图像空间优化，进一步提升渲染质量。

关键创新：该方法最重要的创新在于利用小波分析和解析映射，实现了体数据到3DGS参数的高效转换。与现有方法相比，VBM避免了复杂的优化过程，可以直接从体数据的小波系数中推导出3DGS参数，从而显著提高了转换效率。此外，预计算的小波到高斯转换库进一步加速了转换过程。

关键设计：小波到高斯转换库的设计是关键。论文通过优化算法，为每个尺度的小波原子找到最佳的高斯替代，从而保证了转换的准确性。解析映射的设计也至关重要，论文推导了闭式公式，可以直接将小波系数映射到3DGS参数，避免了迭代优化。图像空间微调阶段采用轻量级的优化策略，以保证实时性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VBM框架在多个数据集上均取得了显著的性能提升。与现有方法相比，VBM能够显著加速收敛速度，并提高渲染质量。例如，在某些数据集上，VBM可以将渲染速度提高到原来的数倍，同时保持甚至提高渲染的保真度。此外，VBM的图像空间微调阶段能够进一步提升渲染质量，使得渲染结果更加逼真。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于医学影像、科学可视化、工业设计等领域。例如，医生可以利用该技术实时观察和分析CT、MRI等医学影像数据，从而提高诊断效率。科学家可以利用该技术可视化复杂的三维科学数据，从而更好地理解科学现象。工程师可以利用该技术实时渲染和交互设计三维模型，从而提高设计效率。

📄 摘要（原文）

Real-time visualization of large-scale volumetric data remains challenging, as direct volume rendering and voxel-based methods suffer from prohibitively high computational cost. We propose Variable Basis Mapping (VBM), a framework that transforms volumetric fields into 3D Gaussian Splatting (3DGS) representations through wavelet-domain analysis. First, we precompute a compact Wavelet-to-Gaussian Transition Bank that provides optimal Gaussian surrogates for canonical wavelet atoms across multiple scales. Second, we perform analytical Gaussian construction that maps discrete wavelet coefficients directly to 3DGS parameters using a closed-form, mathematically principled rule. Finally, a lightweight image-space fine-tuning stage further refines the representation to improve rendering fidelity. Experiments on diverse datasets demonstrate that VBM significantly accelerates convergence and enhances rendering quality, enabling real-time volumetric visualization.