Plenodium|水下三维重建数据集|计算机视觉数据集

Plenodium数据集是一个用于水下三维场景重建的有效和高效的3D表示框架，能够共同建模物体和参与介质。该数据集通过球谐编码融合了方向和位置信息，实现了高精度水下场景重建。数据集还包含了伪深度高斯补充，用于增强COLMAP生成的点云，并提出了深度排名正则化损失，以优化场景几何形状并提高深度图的顺序一致性。该数据集适用于水下场景的三维重建，旨在解决水下环境中图像质量退化的问题。

原始信息汇总

Plenodium: UnderWater 3D Scene Reconstruction with Plenoptic Medium Representation

基本信息

• 作者: Changguang Wu, Jiangxin Dong, Chengjian Li, Jinhui Tang
• 机构: Nanjing University of Science and Technology
• arXiv: Supplementary Material
• 代码: Coming Soon
• 数据: Coming Soon

摘要

• 方法提出: Plenodium (plenoptic medium) 是一种高效的三维表示框架，能够同时建模物体和参与介质。
• 技术特点:
  • 使用球谐编码结合方向性和位置信息，实现高精度水下场景重建。
  • 提出伪深度高斯补充方法，增强COLMAP-derived点云的深度先验。
  • 开发深度排序正则化损失，优化场景几何并提高深度图的顺序一致性。
• 实验结果:
  • 在真实水下数据集上显著提升3D重建效果。
  • 在模拟数据集上展示水下场景恢复能力。

方法

• 步骤概述:
  1. 使用伪深度高斯补充丰富COLMAP初始化的基元。
  2. 利用plenoptic medium表示估计介质参数并渲染水下图像。
  3. 通过包含深度排序正则化损失的损失函数优化网络。

实验结果

SeaThru-NeRF数据集

• 场景选择:
  • JapaneseGradens Red Sea
  • Panama
  • Curacao
  • IUI3 Read Sea
• 比较内容:
  • 水下场景重建（WaterSplatting vs Plenodium）
  • 水下场景恢复（WaterSplatting vs Plenodium）

模拟数据集

• 退化强度选择:
  • Easy
  • Medium
  • Hard
• 比较内容:
  • Fog场景恢复（WaterSplatting vs Plenodium）
  • Water场景恢复（WaterSplatting vs Plenodium）
• 场景示例:
  • Beach
  • Street

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Plenodium数据集的构建采用了创新的全光介质表示方法，通过球谐函数编码结合方向与位置信息，实现了水下场景的高精度三维重建。研究团队提出了伪深度高斯补充技术，利用Depth Anything模型生成的深度先验增强COLMAP稀疏点云，有效解决了水下环境退化导致的初始化难题。此外，通过深度排序正则化损失函数优化场景几何结构，提升了深度图的顺序一致性。数据集构建过程中还创建了包含真实标注和可控散射介质的模拟数据集，支持系统评估不同退化强度下的图像恢复性能。

特点

Plenodium数据集的核心特点在于其首创的全光介质表示框架，能够同时建模水下物体和参与介质的光学特性。相比现有仅依赖视角相关建模的方法，该数据集通过显式球谐函数编码显著提升了计算效率，渲染速度较MLP方法提升47%。数据集包含真实水下场景和可控模拟场景，其中模拟数据集涵盖两种场景类型（海滩和街道）在雾化/水体两种介质下的三种退化强度，共计12个子集，每个子集包含100张512×512分辨率图像。数据集的深度信息通过伪深度高斯补充技术得到增强，确保了在退化水下环境中的重建鲁棒性。

使用方法

使用Plenodium数据集时，建议首先利用伪深度高斯补充技术初始化3D高斯基元，设置传输率阈值τw=0.99和近场阈值τnear=0.5。训练过程中可采用多目标优化策略，平衡光度精度（λL1=0.8）、结构一致性（λssim=0.2）和深度排序正则化（λdepth=5）三个损失项。对于介质建模，推荐采用三阶球谐系数，并通过三线性插值机制实现空间位置编码。评估时可将模拟数据集的恢复图像与真实标注进行PSNR、SSIM等指标比对，而真实水下场景则重点关注重建几何的准确性和渲染效率（FPS）。数据集官网提供了完整的代码实现和预处理流程。

背景与挑战

背景概述

Plenodium是由南京理工大学的研究团队于2025年提出的创新性3D表示框架，专注于水下场景的重建问题。该数据集的核心研究在于解决传统方法在参与介质（如水体）中光散射效应建模不足的局限性。通过引入结合方向性和位置信息的球谐函数编码，Plenodium实现了对水下场景的高精度重建。这项工作显著推进了水下成像技术在海洋科学、水下工程等领域的应用，为复杂光学环境下的三维视觉理解提供了新的解决方案。

当前挑战

Plenodium面临的挑战主要体现在两个维度：领域问题方面，水下环境的光线衰减和散射效应导致图像质量严重退化，传统三维重建方法难以准确建模介质与物体的复杂交互；构建过程方面，水下图像退化严重影响COLMAP的特征提取与匹配，导致高斯基元初始化不可靠，同时现有介质表示方法存在计算效率低下和空间信息缺失的问题。具体挑战包括：如何有效融合位置与方向信息来建模异质介质，如何设计轻量级表示替代计算密集的MLP，以及如何克服水下环境对初始点云生成的干扰。

常用场景

经典使用场景

Plenodium数据集在水下三维场景重建领域具有广泛的应用价值。该数据集通过结合方向性和位置信息的球谐函数编码，能够精确模拟水下环境中的光线散射效应，为水下场景的三维重建提供了高质量的数据支持。其独特的伪深度高斯补充方法和深度排序正则化损失函数，进一步提升了在退化水下环境中的重建精度和鲁棒性。

实际应用

在实际应用中，Plenodium数据集为水下建筑、海洋科学等领域提供了强大的技术支持。其高效的三维重建能力使得水下场景的快速建模和可视化成为可能，为水下勘探、环境监测等任务提供了可靠的数据基础。此外，该数据集还可用于水下图像恢复，通过模拟不同介质类型和退化强度的场景，为算法性能评估提供了系统化的测试平台。

衍生相关工作

Plenodium数据集的发布推动了多个相关领域的研究进展。基于该数据集，研究者们开发了一系列改进方法，如结合球谐函数编码的介质表示技术、伪深度高斯补充算法以及深度排序正则化损失函数。这些工作不仅提升了水下三维重建的精度和效率，还为后续研究提供了重要的技术参考。此外，Plenodium数据集还促进了水下计算机视觉、计算成像等领域的交叉研究，为相关算法的性能评估和比较提供了统一的标准。