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基于场景复杂度动态感知的三维重建方法提出，通过构建静态与动态复杂度模型，结合八叉树结构和透明体体积筛选机制优化点云密度，实验表明在Mip-NeRF 360、Tanks&Temples等数据集上存储减少65%-80%，运行时降低35%-44%同时保持渲染质量。
Jia Liu|Ao Zhang|Kun Zhang
河北科技大学信息科学与工程学院，中国河北省石家庄市050018
摘要
随着3D重建技术在许多领域的广泛应用，其高效实现已成为研究重点。传统的3D重建方法在处理室内单场景和室外多场景时通常采用相对固定的模式，这种模式难以根据场景的复杂性进行灵活调整。因此，本文提出了一种基于场景复杂性动态感知的3D重建方法。首先构建场景复杂性系统，然后利用透明度和体积的二进制掩码技术筛选出对重建贡献最小的点。接着，将场景复杂性与八叉树结构相结合，实现空间动态优化，从而在保证渲染质量的同时显著提高系统效率。我们在Mip-NeRF 360、Tanks&Temples和Deep Blending数据集上进行了对比实验，证明了该方法在性能和视觉质量上优于现有方法，从而验证了其有效性。
引言
随着信息技术的不断发展，3D重建在自动驾驶、虚拟现实、文化遗产保护和智能制造等领域展现出广泛的应用潜力。它作为一种基础技术，实现了对环境的精确感知以及虚拟现实与真实环境的融合。然而，在许多实际应用中，从2D图像、深度信息或激光扫描等多源数据中高效恢复3D结构仍然是一个关键挑战。特别是在处理大规模和结构复杂的真实世界场景时，传统的3D重建技术在计算效率、存储需求和重建精度方面存在显著限制，这严重阻碍了其在工程应用中的普及。
基于学习的方法逐渐成为3D重建领域的主要研究方向。其中，神经辐射场（NeRF）通过密集的光线采样实现了高质量的3D场景重建。但这种方法受到计算需求的限制，在需要高效重建的场景中难以应用。作为替代方案，3D高斯散布（3DGS）利用3D高斯分布来表示场景，在细节恢复和渲染速度方面具有显著优势，成为当前3D重建研究的焦点。然而，3DGS仍存在点云冗余、高维数据表示以及存储和内存消耗大的问题，尤其是在复杂场景中，这些问题限制了其实用性，阻碍了高效重建。
近期研究强调了3DGS中的冗余和资源瓶颈问题，促使人们提出了多种压缩优化方法。紧凑型3DGS[3]采用基于学习的体积掩码策略和码本量化技术来消除冗余高斯点并压缩属性信息，从而显著减少存储空间并加快渲染速度。Taming 3DGS[4]通过基于分数的密度化和流水线加速实现了资源可控的优化，使得模型更加紧凑，训练速度更快，同时保持了竞争性的渲染质量。尽管这些方法主要通过减少冗余和压缩来提高3DGS的紧凑性和效率，但它们并未完全解决场景复杂性的自适应建模问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于场景复杂性动态感知的3D重建方法，旨在通过有效的场景特征建模和点云结构自适应优化来提高效率和资源利用率。具体来说，我们的工作重点关注三个方面：（1）构建一个场景复杂性系统，包括静态元素复杂性（反映几何丰富性和结构变化）和动态元素复杂性（考虑随时间变化的运动行为和光照）；（2）基于多特征回归模型构建动态点云密度调整机制；（3）引入基于透明度和空间体积的点云过滤机制，并结合八叉树结构实现空间自适应压缩，有效减少冗余点。在多个复杂场景数据集上的实验表明，该方法在保持渲染质量的同时显著降低了存储和计算成本，为高效3D重建提供了新的思路和技术路径。
方法论
本文提出了一种基于场景复杂性动态感知的3D重建方法。场景复杂性模型涵盖了静态和动态元素复杂性，用于衡量场景在结构细节、光照变化和动态特性方面的复杂性。
如图1所示，该流程从一组输入场景图像开始，通过整合静态和动态元素来构建和量化场景复杂性。
数据集和实验细节
我们在三个标准基准数据集上评估了该方法：Mip-NeRF 360（包括九个场景：自行车、盆景、柜台、花朵、花园、厨房、房间、树桩、小山）；Tanks & Temples（两个场景：卡车、火车）；Deep Blending（两个场景：喷泉、游乐场）。
所有实验均使用Intel CORE i9处理器、64G RAM和NVIDIA GeForce RTX 3090显卡（24G显存），并依赖CUDA12.6进行GPU加速，以支持大规模数据处理。
结论
本文提出了一种基于场景复杂性动态感知的3D重建框架，旨在解决3DGS方法在存储冗余和计算效率方面的问题，以及传统方法无法适应不同复杂度场景的问题。在Mip-NeRF 360和Deep Blending等代表性数据集上的验证表明，与标准3DGS相比，该方法将存储需求降低了65%-80%，运行时间减少了35%-44%，同时保持了良好的渲染效果。
作者贡献声明
Jia Liu：概念构思、数据整理、形式分析、调查、方法论设计、软件开发、可视化、初稿撰写、审稿与编辑。Ao Zhang：数据整理、形式分析、方法论设计、指导、可视化。Kun Zhang：概念构思、资金获取、资源协调、指导、验证、初稿撰写、审稿与编辑。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
