計(jì)算機(jī)學(xué)院符穎教授團(tuán)隊(duì)3D視覺(jué)重建成果被國(guó)際人工智能頂級(jí)會(huì)議IJCAI2026錄用｜IJCAI 2026

來(lái)源：成都信息工程大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院

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近日，我校計(jì)算機(jī)學(xué)院符穎教授團(tuán)隊(duì)在復(fù)雜氣象條件下的3D視覺(jué)重建領(lǐng)域取得重要突破。團(tuán)隊(duì)完成的學(xué)術(shù)論文《MeteGS: Meteorology-Guided Gaussian Splatting for Scene Rendering and Recovery in Adverse Weather Conditions》被國(guó)際人工智能頂級(jí)會(huì)議International Joint Conference on Artificial Intelligence 2026（IJCAI 2026）錄用。該研究由成都信息工程大學(xué)與上海交通大學(xué)合作完成。我校2024級(jí)研究生范莎為論文第一作者，符穎教授為論文通訊作者。

IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）是人工智能領(lǐng)域歷史最悠久、最具權(quán)威性的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議之一，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等前沿方向，在學(xué)術(shù)界與工業(yè)界均享有極高聲譽(yù)。

內(nèi)容介紹：在自動(dòng)駕駛、移動(dòng)機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)和數(shù)字孿生等實(shí)際應(yīng)用中，雨霧天氣往往會(huì)引入雨痕、鏡頭附著水滴以及體積散射等現(xiàn)象。這些退化通常在空間上不均勻且隨視角變化，嚴(yán)重破壞了3D表示學(xué)習(xí)和新視角合成所依賴(lài)的多視角一致性約束，導(dǎo)致幾何細(xì)節(jié)被抑制、外觀呈現(xiàn)不穩(wěn)定。然而，現(xiàn)有的方法大多局限于二維圖像領(lǐng)域，鮮少對(duì)3D退化形成過(guò)程進(jìn)行建模，限制了在3D高斯?jié)姙R（3DGS）技術(shù)中進(jìn)行可控的天氣合成與一致的復(fù)原。

針對(duì)上述問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種全新的3D級(jí)統(tǒng)一渲染-復(fù)原框架。團(tuán)隊(duì)首次將真實(shí)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)作為外部先驗(yàn)，在單一的3DGS管道內(nèi)實(shí)現(xiàn)了聯(lián)合去雨和去霧。在研究中，團(tuán)隊(duì)將降水?dāng)?shù)據(jù)映射為可解釋的物理參數(shù)，用于精準(zhǔn)控制“雨高斯”的密度和形態(tài)；同時(shí)，通過(guò)大氣散射消光強(qiáng)度驅(qū)動(dòng)3D霧的生成，從而實(shí)現(xiàn)了可復(fù)現(xiàn)的天氣建模。此外，團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一種閉環(huán)的雙分支優(yōu)化機(jī)制：渲染分支通過(guò)擬合退化的觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)捕捉天氣引起的退化模式；復(fù)原分支則利用多尺度感知一致性，將場(chǎng)景高斯向清晰域進(jìn)行正則化修正。這一策略有效抑制了偽影，顯著提高了跨視角的細(xì)節(jié)保真度。大量在不同場(chǎng)景和天氣條件下的實(shí)驗(yàn)表明，該方法在三項(xiàng)定量指標(biāo)上均一致優(yōu)于現(xiàn)有的強(qiáng)力基線方法。此次成果的發(fā)表，為惡劣天氣下可靠的3D建模與新視角合成提供了全新的思路與方法。