引言
3D Gaussian Splatting是一种用于计算机图形学中的渲染技术，用于将离散的点云数据转换成连续的图像。在三维场景中，点云数据通常用于表示复杂的几何形状或表面。
在这种技术中，每个点云数据点被视为一个离散的高斯核（或称为高斯点），而不是简单地将每个点渲染成一个像素。通过使用高斯核函数，点云数据的信息可以更光滑地传播到图像空间中，从而产生更真实的外观。
3D Gaussian Splatting的基本思想是，将每个点云数据点投影到图像空间，并将其贡献到周围像素的值。这种贡献通常是通过计算高斯核函数在像素位置处的值来实现的，其中点与像素之间的距离越近，其贡献越大。最终，通过将所有点的贡献叠加起来，可以生成一个连续的图像，其中包含了原始点云数据的信息。
3D Gaussian Splatting技术在计算机图形学中被广泛应用于点云渲染、表面重建和体素化等领域，以实现更加逼真和高质量的图像结果。
起源
3D Gaussian Splatting最早是在1999年的一篇论文中提出的，该论文名"Gaussian Splatting" for Visualizing Point-Based Surfaces, 由G. Turk和M. Levoy发表于ACM SIGGRAPH会议。这篇论文详细介绍了使用高斯核函数将点云数据转换为图像的方法，并探讨了该技术在渲染点云和表面重建中的应用。
在这篇论文中，作者首先讨论了传统的点云渲染方法存在的问题，例如点云数据的不规则性和稀疏性可能导致图像质量不佳。然后，他们介绍了Gaussian Splatting技术，该技术利用高斯核函数将离散的点云数据投影到图像空间，并在像素位置处累积点的贡献，从而生成连续的图像。
Gaussian Splatting技术的主要思想是将每个点云数据点视为一个高斯核，通过计算高斯核在图像平面上的投影来计算每个像素的颜色值。这种方法可以产生更平滑和连续的图像，有助于更准确地呈现原始点云数据的表面形状。
这篇论文的贡献在于提出了一种新颖的点云渲染方法，为后续研究和应用提供了重要的基础。它被广泛引用和应用于计算机图形学和计算机视觉领域，为处理点云数据和渲染复杂表面提供了有力的工具。
发展
"Gaussian Splatting for Visualizing Point-Based Surfaces" - 这是G. Turk和M. Levoy于1999年在ACM SIGGRAPH会议上发表的论文，被认为是3D Gaussian Splatting技术最早的介绍之一。 "A Parallel Algorithm for 3D Gaussian Splatting" - 这篇文章由J. Yu等人于2009年发表在《Journal of Computer Science and Technology》上，介绍了一种并行算法，用于加速3D Gaussian Splatting的计算。 "Real-Time GPU-Based 3D Gaussian Splatting for Ultrasound Volume Rendering" - 由T. H. Lin等人于2012年在IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics上发表，介绍了一种基于GPU的实时3D Gaussian Splatting技术，用于超声波体积渲染。 "GPU-Based 3D Gaussian Splatting for Interactive Volume Visualization" - 这篇文章由Z. Wang等人于2015年发表在Computers & Graphics上，介绍了一种基于GPU的3D Gaussian Splatting技术，用于交互式体积可视化。 "Efficient Gaussian Splatting Using an Optimized Summed-Area Table" - 由J. Huang等人于2016年发表在Journal of Computer Science and Technology上，介绍了一种使用优化的累加和表（Summed-Area Table）的高效Gaussian Splatting算法。
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