3D表征优缺点：体素、点云、网格、SDF、NeRF、GS
3D表征优缺点：体素、点云、网格、SDF、NeRF、GS
随着计算机图形学、虚拟现实和自动驾驶等领域的快速发展，高保真3D模型的需求日益增长。本文对当前主流的3D表示方法进行了全面综述，包括体素网格、点云、网格、符号距离函数（SDF）、神经辐射场（NeRF）以及混合方法等，分析了它们的研究轨迹、创新和优缺点。
1. 摘要
在计算机图形学、虚拟现实和自动驾驶等领域对高保真3D模型需求的驱动下，3D表示领域取得了显著进展。本文综述了体素网格、点云、网格、符号距离函数（SDF）、神经辐射场（NeRF）、三维高斯分布、三平面和深度推进四面体（DMTet）等关键技术。文章还介绍了推动该领域发展的关键数据集，并探讨了未来研究方向。
2. 引言
三维表示领域的发展受到深度学习进步及其在不同领域关键应用的推动。三维表示在多个技术领域发挥着基础性作用：
- 计算机图形学：创建逼真的模型和环境，提升视觉保真度和沉浸感
- 虚拟现实：创造可用于游戏、培训和教育等领域的逼真体验
- 自主导航：精确地图绘制和障碍物检测，确保自动驾驶车辆的安全和高效移动
- 医学成像：提供解剖结构的详细视图，辅助诊断和手术规划
三维表示方法的发展历程可以概括为：
- 早期方法和几何模型：依赖于多边形网格和构造实体几何（CSG）
- 基于体积的表示：体素网格的引入解决了医学成像和体积数据处理问题
- 点云：随着激光雷达和深度传感器的出现而流行
- 基于网格的方法：多边形网格在计算机图形学和动画中广泛应用
- 隐式表示：如符号距离函数（SDF）在碰撞检测和形状分析中特别有用
- 神经表示：基于神经网络的表示方法，如NeRF，彻底改变了三维重建
- 混合方法：结合多种表示方法以更有效地处理复杂场景
3. 3D表征
3.1. 体素网格
体素网格表示将三维空间划分为规则的立方体网格，每个体素可以存储颜色、密度或材料属性等信息。这种表示方法特别适用于医学成像和游戏开发等领域。
- 优势：实施简单，易于理解
- 应用：医学成像（MRI和CT扫描）、游戏开发（如《我的世界》）
3.2. 点云
点云表示是通过激光雷达、摄影测量和深度相机等技术生成的三维数据点集合，代表物体或场景的外表面。点云的关键优势是简单性和对三维世界的直接表示。
- 优势：简单性、易于生成和操作
- 挑战：稀疏性、无结构、可能包含噪声
- 应用：激光雷达、摄影测量、深度相机
3.3. 网格
网格表示由顶点、边和面组成，形成多面体形状。网格在简单性和表达能力之间提供了良好的平衡，广泛应用于三维计算机图形学和计算几何学。
- 优势：简单性和表达能力的平衡、支持表面属性计算
- 应用：三维计算机图形学、计算几何学
3.4. 符号距离函数 (SDF)
符号距离函数（SDF）通过定义空间中任意点到物体最近表面的距离来编码物体的几何形状，符号表示点是在物体内部还是外部。这种表示允许对表面进行平滑和连续的描述。
- 优势：平滑连续的表面描述、处理拓扑变化
- 应用：隐式表面建模、三维重建
3.5. 神经辐射场（NeRF）
神经辐射场（NeRF）利用全连接深度神经网络，根据空间坐标和观察方向预测空间中某点的颜色和密度，从而实现逼真的新视角图像渲染。
- 优势：高质量的视图合成、从稀疏图像集合中重建复杂场景
- 应用：三维计算机视觉、图形学
3.6. 三维高斯溅射 (3D Gaussian Splatting, 3DGS)
三维高斯溅射（3DGS）使用高斯分布对三维场景进行建模和渲染，每个高斯分布封装了空间和颜色信息，允许对表面和纹理进行平滑和连续的近似。
- 优势：实时渲染、低计算开销
- 应用：虚拟现实（VR）、增强现实（AR）
3.7. 混合方法
混合方法结合了多种表示方法的优势，以更有效地处理复杂场景。
- 3.7.1. 深度步进四面体（Deep Marching Tetrahedra, DMTet）
- 3.7.2. 三平面（Tri-plane）
4. 总结 & 未来工作
本综述对各类三维表示方法的发展、方法论及应用进行了详细探讨。从传统的几何模型到前沿的神经表示方法，每种方法都各具优势，同时也面临着不同的挑战。通过介绍关键数据集并指明未来研究方向，本综述旨在为当前及未来的相关领域研究提供便利。