ErpGS：3D ガウシアン正則化を用いた360度画像の新規視点合成

360 度カメラを用いることで，カメラを中心とする全周を正距円筒図法(Equirectangular Projection: ERP)に基づいて画像平面に投影し，ERP 画像（360 度画像）を取得することができる．ERP 画像は少ない枚数で広範囲を画像化することができるため，その利点を活かして，Neural Radiance Fields (NeRF) や3D Gaussian Splatting (3DGS) を用いた新規視点合成手法(Novel View Synthesis: NVS) が提案されている．ERP 画像のNVS では，EPR に基づいた投影で生じる大きな歪みに対応する必要があるが，現在までに提案されている手法は，必ずしも十分に対応できていない．特に，3DGS では，ERP の歪みの影響で大きな3D ガウシアンが生成されるため，新規視点画像のレンダリングの精度が低下する．本論文では，3D ガウシアン正則化を用いたERP 画像のNVS であるErpGS を提案する．EprGS では，幾何学的な正則化，3D ガウシアンのスケールに対する正則化，歪みを考慮した重み付け，視点固有のマスキングを導入することで，ERP の歪みに対応する．公開データセットを用いた性能評価実験を通して，ErpGS が従来手法よりも高精度に新規視点画像をレンダリングできることを実証する．