Le Défloutage par splatting gaussien 3D est un nouveau cadre de défloutage de champ neuronal basé sur une méthode de rastérisation récemment proposée, des gaussiennes 3D et la rastérisation. En utilisant un petit perceptron multicouche (MLP), il reconstruit des images nettes à partir d'images floues tout en assurant un rendu en temps réel. Il densifie le nuage de points en ajoutant des points supplémentaires pendant l'entraînement à l'aide de l'algorithme des k plus proches voisins (KNN) et effectue une élagage lâche des gaussiennes 3D en fonction de la profondeur relative afin de préserver un plus grand nombre de gaussiennes 3D. De multiples expériences ont confirmé son efficacité dans la suppression du flou.