摘要：该文介绍了一种名为DehazeGS的方法，该方法通过利用3D高斯分布模型，对多视点雾化图像进行处理，从而实现去除雾气的效果。相比于传统的基于深度神经网络的方法，DehazeGS具有更高的计算效率和更好的细节恢复能力。实验结果表明，DehazeGS在渲染质量和计
该文介绍了一种名为DehazeGS的方法，该方法通过利用3D高斯分布模型，对多视点雾化图像进行处理，从而实现去除雾气的效果。相比于传统的基于深度神经网络的方法，DehazeGS具有更高的计算效率和更好的细节恢复能力。实验结果表明，DehazeGS在渲染质量和计算效率方面均达到了最先进的水平。
本文提出的DehazeGS方法是一种基于3D高斯分布的去雾算法。该方法通过建立3D高斯分布来表示场景，并直接定义传输函数和大气光在每个高斯分布上。此外，该方法还引入了深度监督损失以提高深度估计的准确性。具体来说，该方法分为以下几个步骤：
建立3D高斯分布：将初始化的稀疏点云作为输入，利用参数化的3D高斯分布来表示场景。定义传输函数和大气光：为每个高斯分布定义传输函数和大气光，其中传输函数是根据高斯分布的深度计算得出的。深度监督损失：使用深度预测网络来生成伪深度图，以指导优化3D高斯分布中的深度值。优化传输函数和大气光：使用反向传播算法最小化重建误差和先验能量函数之间的总损失。输出结果：最后，将优化后的传输函数应用于原始图像，得到去雾的结果。相比于传统的基于神经辐射场（NeRF）的方法，DehazeGS具有以下优点：
更高的效率：由于DehazeGS不需要进行昂贵的渲染过程，因此比NeRF方法更加高效。更好的结构一致性：DehazeGS利用3D高斯分布的优势，在多个视角下增强了去雾场景的结构一致性。更准确的深度估计：通过深度监督损失，DehazeGS能够更准确地估计场景中物体的深度信息。DehazeGS主要解决了以下问题：
高成本的渲染过程：传统的基于神经辐射场的方法需要进行昂贵的渲染过程，而DehazeGS则避免了这一问题。结构一致性不足：在多个视角下，传统方法可能无法保持场景的结构一致性，而DehazeGS利用3D高斯分布的优点，能够在多个视角下增强结构一致性。深度估计不准确：传统方法可能会导致深度估计不准确，从而影响传输函数和大气光的计算。DehazeGS通过深度监督损失，能够更准确地估计场景中物体的深度信息。本文主要介绍了在雾化场景下对深度估计和渲染的比较研究。作者使用了四个代表性的场景，包括两个室内场景和两个室外场景，并进行了定量和定性分析。具体来说，他们将数据分为训练集和测试集，并利用深度估计网络生成清晰图像的深度信息，然后随机生成散射系数和大气光谱分布来模拟雾化效果。此外，作者还使用了三个室内雾化场景的数据，并将其输入到COLMAP中以获得稀疏点云和相应的位置。对于基准线，作者与原始的3DGS、ScatterNeRF、DehazeNeRF以及SeaSplat进行了比较。最后，作者还进行了消融实验，以评估每个组件的作用和贡献。
定量和定性结果表明，作者的方法在渲染质量和训练时间方面都优于现有方法。对于真实世界的数据集，他们的方法比第二好的方法在PSNR和SSIM上分别提高了1.32和0.324。此外，它仅需要3K次迭代就可以实现最佳性能，而基于NeRF的方法通常需要几个小时。同时，他们的方法具有比基于NeRF的方法快几十倍的渲染速度。在定性比较结果中，作者发现SeaSplat的结果存在明显的颜色异常和边缘缺失，而DehazeNeRF的结果则在去雾质量和平滑度方面表现不佳。相比之下，作者的方法在室内和室外复杂场景中的去雾重建表现更出色。
消融实验表明，当所有损失函数结合在一起时，总损失函数可以实现最大的收益。但是，只使用部分损失函数会显著降低渲染质量。
该论文提出了一种新的基于物理原理的三维高斯散射模型（DehazeGS），用于在多视图模糊图像中学习清晰场景的重建。与传统的深度估计和神经辐射场（NeRF）方法相比，DehazeGS具有以下优点：
DehazeGS是一种物理基础的方法，能够准确地模拟大气中的散射现象，并通过学习参与介质来实现更真实的渲染效果。DehazeGS利用了高斯分布的显式表示，使得可以在训练过程中同时优化三维场景表示和参与介质参数，从而提高了渲染质量和效率。DehazeGS采用了多线程并行渲染机制，能够在实时渲染中获得高质量的结果。DehazeGS的主要创新点在于：
利用高斯分布作为参与介质的建模方式，将大气散射和清晰内容分别建模，建立了传输函数和高斯分布之间的映射关系。引入了伪深度图作为先验信息，用于提高深度估计的准确性，并引入了深度加权重建损失，以强调远处细节的恢复。结合了大气散射模型（ASM）和学习到的全局大气光系数，实现了对参与介质的分离建模，进一步提高了模型的性能。DehazeGS为多视图模糊图像的去雾重建提供了一个新的思路，但仍然存在一些改进的空间。例如，在处理远距离场景时，需要进一步增强去雾的效果。此外，可以考虑将其他先进的深度估计技术融入到DehazeGS中，以进一步提高其性能。总之，DehazeGS的研究为未来的多视图模糊图像去雾重建提供了有价值的参考。
来源：宁教授网络空间元宇宙