論文の概要: Vanishing Point Guided Natural Image Stitching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02478v1
• Date: Mon, 6 Apr 2020 08:29:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 06:53:50.672027
• Title: Vanishing Point Guided Natural Image Stitching
• Title（参考訳）: 消滅点誘導自然画像縫合
• Authors: Kai Chen, Jian Yao, Jingmin Tu, Yahui Liu, Yinxuan Li and Li Li
• Abstract要約: 本稿では, 上記の故障に対処するために, 消失点のガイダンスを考慮に入れた, 新たな自然画像縫合法を提案する。 マンハッタンの世界における相互に消滅する点が有用な向きの手がかりを与えるという重要な観測に刺激されて、画像の類似性に先立って効果的に推定するスキームを設計する。 本手法は,自然画像の縫合に関する定量的および定性的な実験において,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.307030394454216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, works on improving the naturalness of stitching images gain more and more extensive attention. Previous methods suffer the failures of severe projective distortion and unnatural rotation, especially when the number of involved images is large or images cover a very wide field of view. In this paper, we propose a novel natural image stitching method, which takes into account the guidance of vanishing points to tackle the mentioned failures. Inspired by a vital observation that mutually orthogonal vanishing points in Manhattan world can provide really useful orientation clues, we design a scheme to effectively estimate prior of image similarity. Given such estimated prior as global similarity constraints, we feed it into a popular mesh deformation framework to achieve impressive natural stitching performances. Compared with other existing methods, including APAP, SPHP, AANAP, and GSP, our method achieves state-of-the-art performance in both quantitative and qualitative experiments on natural image stitching.
• Abstract（参考訳）: 近年,縫合画像の自然性向上に向けた研究がますます注目されている。 従来の方法は、特に関与する画像の数が大きい場合や、非常に広い視野を覆っている場合、重度の投影歪や不自然な回転の失敗に苦しむ。 本稿では, 上記の故障に対処するための点の除去指導を考慮に入れた, 新たな自然な画像縫合法を提案する。 マンハッタンの世界における相互直交的消滅点が本当に有用な向きの手がかりを与えるという重要な観測にインスパイアされた我々は、画像の類似性に先立って効果的に推定するスキームを設計する。 このようなグローバル類似性制約を前提として,メッシュ変形フレームワークに入力することで,自然な縫い付け性能を実現する。 本手法は,APAP,SPHP,AANAP,GSPなどの既存手法と比較して,自然画像の縫合に関する定量的および定性的実験において,最先端の性能を実現する。

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