Contour Information Aware 2D Gaussian Splatting for Image Representation
作者: Masaya Takabe, Hiroshi Watanabe, Sujun Hong, Tomohiro Ikai, Zheming Fan, Ryo Ishimoto, Kakeru Sugimoto, Ruri Imichi
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-29
💡 一句话要点
提出轮廓信息感知的2D高斯溅射，提升图像表示中边缘重建质量
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 2D高斯溅射 图像表示 轮廓感知 图像分割 边缘重建
📋 核心要点
- 现有2D高斯溅射方法在低Gaussian数量下，图像边缘重建模糊，缺乏轮廓感知。
- 提出轮廓信息感知的2D高斯溅射框架，利用分割先验约束高斯分布，避免跨边界混合。
- 实验表明，该方法在边缘重建质量上优于现有方法，尤其是在低Gaussian数量下，同时保持快速渲染和低内存占用。
📝 摘要（中文）
图像表示是计算机视觉中的一项基本任务。最近，高斯溅射已成为一种高效的表示框架，其扩展到2D图像表示能够以轻量级但富有表现力的方式对视觉内容进行建模。然而，由于缺乏轮廓感知，现有的2D高斯溅射(2DGS)方法在Gaussian数量较少时，经常产生模糊或不清晰的边界。本文提出了一种轮廓信息感知的2D高斯溅射框架，该框架将对象分割先验知识融入到基于高斯的图像表示中。通过在光栅化期间将每个高斯约束到特定的分割区域，我们的方法可以防止跨边界混合，并在高压缩下保持边缘结构。我们还引入了一种预热方案来稳定训练并提高收敛性。在合成彩色图表和DAVIS数据集上的实验表明，与现有的2DGS方法相比，我们的方法在对象边缘周围实现了更高的重建质量。这种改进在Gaussian数量非常少的情况下尤为明显，同时我们的方法仍然保持了快速渲染和低内存使用。
🔬 方法详解
问题定义：现有的2D高斯溅射方法在图像表示中，尤其是在高压缩比（即使用较少的高斯分布）的情况下，容易产生模糊的边缘和不清晰的边界。这是因为高斯分布在图像区域上是连续的，没有明确的机制来防止它们跨越不同的对象或语义区域，导致颜色和纹理的混合，从而降低了重建图像的视觉质量。
核心思路：论文的核心思路是将对象分割的先验知识融入到2D高斯溅射的框架中。通过利用分割信息，可以约束每个高斯分布仅位于特定的分割区域内，从而避免高斯分布跨越不同的对象边界。这样可以有效地防止颜色和纹理的混合，并保持图像边缘的清晰度。
技术框架：该方法的核心框架是在标准的2D高斯溅射流程中引入分割约束。具体来说，首先使用一个预训练的分割模型来预测输入图像的分割掩码。然后，在训练过程中，每个高斯分布都被约束在其对应的分割区域内。这意味着在光栅化过程中，只有位于同一分割区域内的高斯分布才会被混合。此外，论文还引入了一个warm-up scheme来稳定训练过程并提高收敛速度。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将对象分割先验知识与2D高斯溅射相结合，从而实现了轮廓信息感知的图像表示。与现有的2DGS方法相比，该方法能够更好地保持图像边缘的清晰度，尤其是在高压缩比的情况下。这种方法通过约束高斯分布的范围，有效地避免了跨边界的颜色和纹理混合，从而提高了重建图像的视觉质量。
关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用预训练的分割模型来生成分割掩码；2) 设计损失函数，鼓励高斯分布位于其对应的分割区域内；3) 引入warm-up scheme来稳定训练过程。具体的损失函数可能包含一个正则化项，用于惩罚高斯分布跨越分割边界的情况。Warm-up scheme可能涉及在训练初期使用较小的学习率，然后逐渐增加学习率，以避免训练过程中的不稳定现象。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在合成彩色图表和DAVIS数据集上均取得了显著的性能提升。尤其是在低Gaussian数量的情况下，该方法在边缘区域的重建质量明显优于现有的2DGS方法。定量指标显示，该方法在PSNR和SSIM等指标上均有提升，证明了其在图像表示方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于图像压缩、图像编辑、图像修复等领域。通过更有效地表示图像，特别是在边缘区域，可以实现更高的压缩比，同时保持良好的视觉质量。在图像编辑中，可以更精确地控制对象的边界，从而实现更自然的编辑效果。此外，该方法还可以应用于三维重建和虚拟现实等领域，为高质量的图像渲染提供支持。
📄 摘要（原文）
Image representation is a fundamental task in computer vision. Recently, Gaussian Splatting has emerged as an efficient representation framework, and its extension to 2D image representation enables lightweight, yet expressive modeling of visual content. While recent 2D Gaussian Splatting (2DGS) approaches provide compact storage and real-time decoding, they often produce blurry or indistinct boundaries when the number of Gaussians is small due to the lack of contour awareness. In this work, we propose a Contour Information-Aware 2D Gaussian Splatting framework that incorporates object segmentation priors into Gaussian-based image representation. By constraining each Gaussian to a specific segmentation region during rasterization, our method prevents cross-boundary blending and preserves edge structures under high compression. We also introduce a warm-up scheme to stabilize training and improve convergence. Experiments on synthetic color charts and the DAVIS dataset demonstrate that our approach achieves higher reconstruction quality around object edges compared to existing 2DGS methods. The improvement is particularly evident in scenarios with very few Gaussians, while our method still maintains fast rendering and low memory usage.