基于多视角无人机影像的大规模场景3D高斯散布重建技术：结合语义和几何约束

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：3D Gaussian Splatting Reconstruction of Large-Scale Scenes From Multi-View UAV Imagery With Semantic and Geometric Constraints

　　

摘要：

最近在3D高斯拼接（3DGS）技术方面的进展显著提升了高保真场景重建的效果。然而，当将该技术应用于来自多视角无人机（UAV）图像的大规模场景时，由于这些场景具有复杂的结构和多样的类别，现有方法常常面临几何稳定性问题、图像漂移以及语义解释能力有限等挑战。为了解决这些问题，我们提出了一个结合语义和几何特性的3DGS重建框架。具体而言，我们在全局粗略重建过程中引入了几何约束以增强结构的稳定性和一致性；在块级细化阶段引入了基于类别的语义约束，用于规范高斯基元的生成并分配语义标签。此外，我们还开发了一种基于语义不确定性的机制，以自适应地控制高斯基元的密度。在多个公开的大型UAV数据集上的广泛实验表明，我们的方法在保持竞争性渲染质量的同时，显著提高了几何精度，为后续任务（如语义理解和城市分析）提供了语义丰富的3D表示。