Two-Stage Gaussian Splatting Optimization for Outdoor Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2510.09489v1 📥 PDF

作者: Deborah Pintani, Ariel Caputo, Noah Lewis, Marc Stamminger, Fabio Pellacini, Andrea Giachetti

分类: cs.GR

发布日期: 2025-10-10

💡 一句话要点

提出双阶段高斯溅射优化框架，提升户外场景重建质量。

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

关键词: 高斯溅射 场景重建 户外场景 新视角合成 几何正则化 环境地图估计 双阶段优化

📋 核心要点

  1. 现有户外场景重建方法难以处理远景低细节、光照不均等问题，导致重建质量下降。
  2. 提出双阶段高斯溅射优化框架，分别优化前景和背景，利用几何正则化约束背景高斯分布。
  3. 实验表明，该方法能有效减少背景伪影，提升感知质量，并可用于自动环境地图估计。

📝 摘要（中文）

户外场景重建面临着近处纹理丰富区域与远处低细节背景之间的巨大对比，以及不均匀光照和天空效果带来的挑战。本文提出了一种双阶段高斯溅射框架，显式地分离和优化这些区域，从而实现更高保真度的新视角合成。第一阶段，背景图元在球形壳内初始化，并使用结合了背景光度项与两个几何正则化项的损失函数进行优化：一个约束高斯分布保持在壳内，另一个使其与局部切平面对齐。第二阶段，前景高斯分布从运动结构重建中初始化，添加并使用标准渲染损失进行细化，而背景集保持固定但对最终图像形成做出贡献。在各种户外数据集上的实验表明，与最先进的基线相比，该方法减少了背景伪影并提高了感知质量。此外，显式的背景分离能够实现自动的、无对象的环境地图估计，为逼真的户外渲染和混合现实应用开辟了新的可能性。

🔬 方法详解

问题定义：户外场景重建，特别是远距离背景区域，由于纹理信息匮乏、光照变化剧烈以及天空等复杂因素的影响，导致重建质量不佳。现有的高斯溅射方法难以有效处理这种场景差异，容易产生伪影，影响整体重建效果。

核心思路：将场景显式地分为前景和背景两个部分，并分别进行优化。针对背景区域，采用几何正则化约束，使其更好地适应远距离、低纹理的特点。通过两阶段的优化策略，先优化背景，再优化前景，从而提高整体重建的保真度。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：1) 背景优化阶段：首先在球形壳内初始化背景高斯图元，然后使用包含光度损失和几何正则化项的损失函数进行优化。几何正则化包括约束高斯分布位于球形壳内的正则化项，以及使其与局部切平面对齐的正则化项。2) 前景优化阶段：从运动结构重建（Structure-from-Motion）中初始化前景高斯图元，并使用标准的渲染损失进行优化。在这一阶段，背景高斯图元保持固定，但仍然参与最终图像的渲染。

关键创新：该方法的核心创新在于显式地分离前景和背景，并针对背景区域引入了几何正则化约束。这种分离优化策略能够更好地处理户外场景中远近景差异大的问题，从而提高重建质量。此外，自动环境光照估计也是一个重要的附加价值。

关键设计：1) 背景初始化：在球形壳内均匀初始化背景高斯图元，确保覆盖整个背景区域。2) 几何正则化：使用两种几何正则化项，分别约束高斯分布的位置和方向，使其更好地适应背景区域的几何结构。3) 损失函数：使用包含光度损失和几何正则化项的加权损失函数，平衡重建精度和几何约束。4) 两阶段优化：先优化背景，再优化前景，避免前景优化对背景产生干扰。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个户外数据集上均取得了优于现有方法的性能。与state-of-the-art的基线方法相比，该方法能够显著减少背景伪影，提高感知质量。此外，该方法还能够自动估计环境地图，为后续应用提供便利。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于户外场景的虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域。通过高质量的场景重建，可以为用户提供更逼真的沉浸式体验。此外，自动环境地图估计功能可以用于光照估计和图像编辑，为相关应用提供便利。未来，该技术有望应用于自动驾驶、城市建模等更广泛的领域。

📄 摘要（原文）

Outdoor scene reconstruction remains challenging due to the stark contrast between well-textured, nearby regions and distant backgrounds dominated by low detail, uneven illumination, and sky effects. We introduce a two-stage Gaussian Splatting framework that explicitly separates and optimizes these regions, yielding higher-fidelity novel view synthesis. In stage one, background primitives are initialized within a spherical shell and optimized using a loss that combines a background-only photometric term with two geometric regularizers: one constraining Gaussians to remain inside the shell, and another aligning them with local tangential planes. In stage two, foreground Gaussians are initialized from a Structure-from-Motion reconstruction, added and refined using the standard rendering loss, while the background set remains fixed but contributes to the final image formation. Experiments on diverse outdoor datasets show that our method reduces background artifacts and improves perceptual quality compared to state-of-the-art baselines. Moreover, the explicit background separation enables automatic, object-free environment map estimation, opening new possibilities for photorealistic outdoor rendering and mixed-reality applications.