3D Gaussian Splatting for Large-scale 3D Surface Reconstruction from Aerial Images

要約

最近、3D ガウス スプラッティング (3DGS) が大きな注目を集めています。
ただし、3DGS の構造化されていない性質により、航空画像から大規模な表面を再構成する場合には課題が生じます。
このギャップに対処するために、我々は、3DGS に基づく多視点ステレオ (MVS) 航空画像のための、空中ガウス スプラッティング (AGS) と呼ばれる最初の大規模表面再構成手法を提案します。
まず、大規模な航空画像に合わせたデータ チャンキング手法を導入し、最新の 3DGS テクノロジを広範囲のシーンにわたる表面再構築に実現可能にします。
さらに、レイ-ガウス交差法を統合して法線情報と深さ情報を取得し、幾何学的制約を容易にします。
最後に、全体的な幾何学的整合性を強化し、再構成の精度を向上させるために、マルチビューの幾何学的整合性制約を導入します。
複数のデータセットでの実験により、GS ベースの手法が幾何学的精度において従来の航空 MVS 手法に匹敵し、ジオメトリとレンダリング品質において最先端の GS ベースの手法を上回ることが初めて実証されました。

要約(オリジナル)

Recently, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has garnered significant attention. However, the unstructured nature of 3DGS poses challenges for large-scale surface reconstruction from aerial images. To address this gap, we propose the first large-scale surface reconstruction method for multi-view stereo (MVS) aerial images based on 3DGS, named Aerial Gaussian Splatting (AGS). Initially, we introduce a data chunking method tailored for large-scale aerial imagery, making the modern 3DGS technology feasible for surface reconstruction over extensive scenes. Additionally, we integrate the Ray-Gaussian Intersection method to obtain normal and depth information, facilitating geometric constraints. Finally, we introduce a multi-view geometric consistency constraint to enhance global geometric consistency and improve reconstruction accuracy. Our experiments on multiple datasets demonstrate for the first time that the GS-based technique can match traditional aerial MVS methods on geometric accuracy, and beat state-of-the-art GS-based methods on geometry and rendering quality.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google