RUSplatting水下稀疏视图重建论文发布

2026年10月16日，arXiv Computer Vision 刊出论文《RUSplatting：面向稀疏视角水下场景重建的鲁棒 3D Gaussian Splatting 框架》。据该报道，RUSplatting 是一个基于 Gaussian Splatting 的水下场景重建框架，通过按水下衰减物理对 RGB 通道解耦学习实现颜色还原，并引入带自适应权重的帧插值策略以缓解稀疏视角问题，同时提出保边降噪损失函数。实验显示其 PSNR 最高提升 1.90dB，优于现有方法。团队还发布了深海采集数据集 Submerged3D。报道称代码与数据集均已开放下载，具体为 RUSplatting 代码与 Submerged3D 数据集分别提供下载链接。该论文作者为 Zhuodong Jiang 等。截至本综述，事件仍处于论文与代码、数据集发布阶段，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。