The accurate 3D reconstruction of deformable soft body tissues from endoscopic videos is a pivotal challenge in medical applications such as VR surgery and medical image analysis. Existing methods often struggle with accuracy and the ambiguity of hallucinated tissue parts, limiting their practical utility. In this work, we introduce EndoGaussians, a novel approach that employs Gaussian Splatting for dynamic endoscopic 3D reconstruction. This method marks the first use of Gaussian Splatting in this context, overcoming the limitations of previous NeRF-based techniques. Our method sets new state-of-the-art standards, as demonstrated by quantitative assessments on various endoscope datasets. These advancements make our method a promising tool for medical professionals, offering more reliable and efficient 3D reconstructions for practical applications in the medical field.


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在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识. 而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。 物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。前者实现技术已经十分成熟,现有若干软件支持,比如:3DMAX、Maya、AutoCAD、UG等等,它们一般使用具有数学表达式的曲线曲面表示几何形状。后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
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