要旨: モバイル端末を通じたデータ取得は、3Dガウススプラッティング（3DGS）において依然として課題です。本研究では、物体中心シナリオを対象とし、オンデバイスでの撮影ガイダンスを提供するとともに、オンボードのセンサ信号を記録してオフライン再構成を可能にすることで、信頼性の高いモバイル取得を実現します。校正ステップの後、デバイスの姿勢を基準フレームにアラインして相対ポーズを得ます。そして、カメラの光軸を物体中心の球面グリッドへマッピングし、均一な視点インデックス付けを行います。極方向のサンプリングバイアスを抑制するために、リアルタイムで面積加重の球面被覆を計算し、それに応じてユーザの動きを誘導します。提案手法をRealityScanおよび無料取得戦略と比較します。提案手法は、自由撮影およびRealityScanと比べて入力画像数が少ないにもかかわらず、より高い再構成品質を達成します。さらに分析により、提案手法は物体中心での取得中に、より包括的で均一な視点被覆を得られることが示されます。
モバイル端末を用いた3Dガウススプラッティングのためのオブジェクト中心データ取得手法
arXiv cs.CV / 2026/4/22
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要点
- この論文は、3Dガウススプラッティングにおける重要な課題である、オブジェクト中心の撮影シナリオでスマホだけで高品質なデータを取得する方法を扱っています。
- 提案手法では、オンデバイス上でリアルタイムの撮影ガイダンスを行い、さらにオンボードのセンサー信号を記録することで、オフライン再構成を可能にします。
- キャリブレーション後、端末の姿勢を基準フレームに整合させ、カメラの光軸をオブジェクト中心の球面グリッドに写像して一貫した視点インデックス付けを行います。
- 極域での視点サンプリング偏りを抑えるために、球面上のカバレッジを面積加重でリアルタイム計算し、ユーザーの動きを誘導してカバレッジの均一性を高めます。
- RealityScanや自由撮影のベースラインと比較した結果、視点の網羅性と均一性が向上したことにより、より少ない入力画像でより高品質な再構成が得られます。
