3DGS+SAM的重建问题

Question

有没有对3DGS了解的朋友，我目前是使用3DGS对小物体重建，预先使用SAM模型对图片进行了分割，将背景像素置为0（黑色），想要只重建前景部分，但是重建的结果总是有很多漂浮的针状伪影。是我的方法流程不对吗，不应该直接拿黑色背景的分割图去重建，但是我按照一些论文的说法，在训练过程中用mask掩膜过滤也是会有一些过拟合的伪影现象，这是正常的情况嘛

Answer 1

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1. 关键点分析：
   - 问题核心在于使用3DGS对经过SAM分割处理后的小物体进行重建时，出现了大量漂浮针状伪影。这可能涉及到3DGS的输入数据处理、重建算法参数设置以及与SAM分割结果的兼容性等多方面问题。
2. 解决方案：
   - 检查输入数据：
   • 确认经过SAM分割后的数据格式是否正确被3DGS识别。例如，确保分割后的图片分辨率、通道数等与3DGS期望的输入一致。如果不一致，可能需要进行格式转换。
   • 仔细检查背景像素置为0（黑色）的操作是否完全准确，有没有可能存在部分前景像素被误判为背景的情况。可以通过可视化分割后的图片来再次确认。
   • 调整3DGS重建参数：
   • 平滑参数：适当增加平滑参数值。比如在3DGS的相关配置文件或函数调用中，增大用于平滑重建结果的参数。例如，如果有参数smooth_factor，可以尝试将其值从默认的较小值（如0.1）增大到0.3或0.5等，以减少针状伪影。
   • 滤波参数：选择合适的滤波方式和参数。例如，使用高斯滤波等对输入数据进行预处理，再进行重建。可以通过调整高斯核的大小和标准差来优化滤波效果。假设高斯核大小为kernel_size，标准差为sigma，在进行数据预处理时可以这样设置：

import cv2
# 假设分割后的图片为img
img = cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size, kernel_size), sigma)

• 后处理步骤：
  • 对重建结果进行形态学处理。例如，使用开运算（先腐蚀后膨胀）来去除一些小的孤立针状结构。以Python的OpenCV库为例：

import cv2
import numpy as np
# 假设重建结果为reconstructed_result
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(reconstructed_result, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

1. 不同解决方案的优缺点：
   - 检查输入数据：
   • 优点：是最基础且关键的步骤，如果输入数据本身存在问题，解决起来相对简单直接，能从源头上避免很多潜在的重建问题。
   • 缺点：可能比较耗时，尤其是需要仔细检查大量的分割图片数据，而且可能需要一定的专业知识来判断数据格式和准确性是否符合要求。
   • 调整3DGS重建参数：
   • 优点：相对灵活，可以根据具体的重建情况进行针对性调整，不需要额外的复杂操作。通过调整参数可以快速尝试不同的重建效果。
   • 缺点：参数的调整可能没有一个固定的最优值，需要不断尝试和摸索，而且不同的数据集可能需要不同的参数设置，通用性较差。
   • 后处理步骤：
   • 优点：可以在一定程度上改善重建结果，使结果更加符合预期，并且可以利用现有的图像处理库进行操作，实现起来相对容易。
   • 缺点：后处理可能会丢失一些细节信息，而且对于一些复杂的伪影可能效果有限，不能完全解决根本问题。
2. 总结：
   - 针对3DGS结合SAM重建出现针状伪影的问题，首先要仔细检查输入数据的准确性和格式兼容性，然后尝试调整3DGS的重建参数，如平滑和滤波参数等，最后可以通过后处理步骤进一步优化重建结果。通过综合运用这些方法，可以逐步排查和解决问题，提高重建的质量。

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