3D 视觉

High-fidelity 3D reconstruction for planetary exploration

高保真行星探测的3D重建

Alfonso Martínez-Petersen, Levin Gerdes, David Rodríguez-Martínez, C. J. Pérez-del-Pulgar

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title)；NeRF(abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 本文提出了一种结合NeRF和高斯点绘的自动化3D重建管道，用于在极端环境下实现高保真的行星探测

Comments 7 pages, 3 figures, conference paper

Journal ref IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI) 2026, Special Session on AI for Space Exploration

GeoFusionLRM: Geometry-Aware Self-Correction for Consistent 3D Reconstruction

GeoFusionLRM: 基于几何的自我校正以实现一致的3D重建

Ahmet Burak Yildirim, Tuna Saygin, Duygu Ceylan, Aysegul Dundar

机构 * Bilkent University（比尔肯特大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GeoFusionLRM通过反馈几何信息提升单图像3D重建的几何精度与一致性

Joint Orientation and Weight Optimization for Robust Watertight Surface Reconstruction via Dirichlet-Regularized Winding Fields

联合方向与权重优化用于通过狄利克雷正则化缠绕场实现稳健的紧致表面重建

Jiaze Li, Daisheng Jin, Fei Hou, Junhui Hou, Zheng Liu, Shiqing Xin, Wenping Wang, Ying He

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； China University of Geosciences (Wuhan)（中国地质大学（武汉）） ； Shandong University（山东大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：Gaussian Splatting(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DiWR通过联合优化点方向、权重和置信系数，实现从非均匀采样点云中稳健重建紧致表面。

Learning Significant Persistent Homology Features for 3D Shape Understanding

学习显著持久同调特征以理解3D形状

Prachi Kudeshia, Jiju Poovvancheri

机构 * Saint Mary's University（圣玛丽大学） 纠错

专题命中 三维重建 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TopoGAT方法，通过学习显著持久同调特征提升3D形状分析的性能。

Comments 17 pages, 10 figures, Preprint under review

Deep learning Based Correction Algorithms for 3D Medical Reconstruction in Computed Tomography and Macroscopic Imaging

基于深度学习的3D医学重建在计算机断层扫描和宏观成像中的校正算法

Tomasz Les, Tomasz Markiewicz, Malgorzata Lorent, Miroslaw Dziekiewicz, Krzysztof Siwek

机构 * University of Technology（技术大学） ； Military Institute of Medicine（军事医学研究院） ； Institute of Tuberculosis and Lung Diseases（肺结核和肺病研究所） 纠错

专题命中 三维重建 ：3D reconstruction(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种混合两阶段配准框架，结合几何先验和深度学习，提升3D医学重建的精度和解剖真实感。

Comments 23 pages, 9 figures, submitted to Applied Sciences (MDPI)