PGSR: Planar-Based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction
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Le résumé fourni par la source
Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has attracted widespread attention due to its high-quality rendering, and ultra-fast training and rendering speed. However, due to the unstructured and irregular nature of Gaussian point clouds, it is difficult to guarantee geometric reconstruction accuracy and multi-view consistency simply by relying on image reconstruction loss. Although many studies on surface reconstruction based on 3DGS have emerged recently, the quality of their meshes is generally unsatisfactory. To address this problem, we propose a fast planar-based Gaussian splatting reconstruction representation (PGSR) to achieve high-fidelity surface reconstruction while ensuring high-quality rendering. Specifically, we first introduce an unbiased depth rendering method, which directly renders the distance from the camera origin to the Gaussian plane and the corresponding normal map based on the Gaussian distribution of the point cloud, and divides the two to obtain the unbiased depth. We then introduce single-view geometric, multi-view photometric, and geometric regularization to preserve global geometric accuracy. We also propose a camera exposure compensation model to cope with scenes with large illumination variations. Experiments on indoor and outdoor scenes show that the proposed method achieves fast training and rendering while maintaining high-fidelity rendering and geometric reconstruction, outperforming 3DGS-based and NeRF-based methods.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- PGSR: Planar-Based Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Surface Reconstruction
- Date Crossref
- 01/09/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Zhejiang University State Key Lab of CAD& pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shanghai Artificial Intelligence Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Group Sense (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Guangdong Shenzhen pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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RayNeo pays non établi dans la noticeInstitution
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Shanghai AI Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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SenseTime Research pays non établi dans la noticeInstitution
State Key Lab of CAD& — Zhejiang University, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory et Group Sense (China), avec 4 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.