3D Gaussian综述
时间: 2025-04-17 13:43:56 浏览: 34
### 3D 高斯函数概述
3D 高斯函数是一种多变量高斯分布,在三维空间中描述数据点的概率密度。该函数广泛应用于计算机视觉、图形学等领域,特别是在处理3D场景建模和渲染方面。
#### 数学表达形式
一个标准的3D高斯函数可以表示为:
\[ f(x,y,z; \mu_x,\mu_y,\mu_z, \sigma_x^2, \sigma_y^2, \sigma_z^2) = A e^{-\left(\frac{(x-\mu_x)^2}{2\sigma_x^2}+\frac{(y-\mu_y)^2}{2\sigma_y^2}+\frac{(z-\mu_z)^2}{2\sigma_z^2}\right)} \]
其中 \(A\) 是幅度系数;\((\mu_x,\mu_y,\mu_z)\) 表示均值向量,即中心位置;而 \(\sigma_x^2, \sigma_y^2, \sigma_z^2\) 则分别对应于三个维度上的方差[^1]。
对于更复杂的形状,可以通过引入协方差矩阵来扩展上述定义,从而允许不同方向有不同的扩散程度,并且还可以捕捉各轴之间的相关性:
\[ g(X;\boldsymbol{\mu},\Sigma)=|\det(2πΣ)|^{-½}e^{-(X-\boldsymbol{\mu})^T\Sigma^{-1}(X-\boldsymbol{\mu})/2} \]
这里的 \(X=(x,y,z)^T\) 和 \(\boldsymbol{\mu}=(\mu_x,\mu_y,\mu_z)^T\) 分别代表输入矢量及其对应的平均值矢量;\(\Sigma=\begin{pmatrix}
σ_{xx}& σ_{xy}& σ_{xz}\\
σ_{yx}& σ_{yy}& σ_{yz}\\
σ_{zx}& σ_{zy}& σ_{zz}
\end{pmatrix}\) 是正定对称的协方差矩阵[^2]。
#### 应用实例
当涉及到实际应用时,比如实时辐射场渲染技术中的3D Gaussian Splatting方法,则会利用这些理论基础进一步发展具体的算法实现方式。具体来说,为了适应不同的视角变化并保持高效能表现,需要考虑如何有效地将原始的3D高斯体素映射至屏幕空间内的二维平面上进行显示。这通常涉及到了一系列几何转换操作以及相应的数学运算过程,例如通过投影变换矩阵\(W\)调整物体姿态后再计算新的协方差矩阵\(\Sigma'\)[^4]。
```python
import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal
def create_3d_gaussian(mean=[0, 0, 0], cov=[[1, 0, 0],[0, 1, 0],[0, 0, 1]]):
"""创建一个基于指定参数的3D高斯分布"""
rv = multivariate_normal(mean=mean, cov=cov)
return rv.pdf
# 使用例子
gaussian_func = create_3d_gaussian([1., 2., 3.], [[1., .5, -.2],
[.5, 1., 0. ],
[-.2, 0., 1.]])
print(gaussian_func(np.array([[1., 2., 3.]])))
```
阅读全文
相关推荐















