WaterSplatting: Fast Underwater 3D Scene Reconstruction Using Gaussian Splatting

水下三维场景重建是一个具有挑战性但又极具趣味的问题，其应用范围从海军机器人到虚拟现实体验。全体积NeRF方法成功地解决了这个问题，可以模拟几何形状和介质（水）。然而，这些方法训练速度缓慢，无法实时渲染。最近，3D高斯喷洒（3DGS）方法为NeRF提供了一种快速替代方案。然而，由于它是一种显式方法，仅呈现几何形状，无法呈现介质，因此不适用于水下重建。因此，我们提出了一种新方法，将体积渲染与3DGS融合，以有效处理水下数据。我们的方法采用3DGS进行显式几何表示，并使用单独的体积场（每个像素查询一次）来捕捉散射介质。这种双重表示还允许通过去除散射介质来恢复场景。我们的方法在水下SeaThru-NeRF数据集上的渲染质量优于最先进的NeRF方法。此外，它在提供实时渲染性能的同时解决了现有方法的效率限制。网址：https://water-splatting.github.io

本论文旨在解决水下三维场景重建的问题，通过融合体积渲染和三维高斯喷洒来有效处理水下数据，并实现实时渲染。

论文提出了一种新的方法，将体积渲染和三维高斯喷洒相结合，用于水下场景的重建和渲染，通过分别处理几何和介质信息来提高效率和渲染质量。

论文的实验结果表明，该方法在渲染质量方面优于现有的NeRF-based方法，并且具有实时渲染性能，同时还可以通过去除散射介质来恢复场景。此外，论文还提供了开源代码和使用的数据集。

近期的相关研究包括NeRF-based方法和3D高斯喷洒等。