論文の概要: Deep Sea Robotic Imaging Simulator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15398v3
- Date: Tue, 23 Feb 2021 12:07:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 08:08:02.275390
- Title: Deep Sea Robotic Imaging Simulator
- Title（参考訳）: 深海ロボットイメージングシミュレータ
- Authors: Yifan Song, David Nakath, Mengkun She, Furkan Elibol and Kevin K\"oser
- Abstract要約: 海洋の最大の部分である深海は、現在もほとんど未調査のままである。
深海画像は浅い海域で撮影された画像とは大きく異なり、この地域はコミュニティからはあまり注目されなかった。
本稿では,空気中のテクスチャと深度情報を入力として利用する物理モデルに基づく画像シミュレーションソリューションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2122699483618
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays underwater vision systems are being widely applied in ocean
research. However, the largest portion of the ocean - the deep sea - still
remains mostly unexplored. Only relatively few image sets have been taken from
the deep sea due to the physical limitations caused by technical challenges and
enormous costs. Deep sea images are very different from the images taken in
shallow waters and this area did not get much attention from the community. The
shortage of deep sea images and the corresponding ground truth data for
evaluation and training is becoming a bottleneck for the development of
underwater computer vision methods. Thus, this paper presents a physical
model-based image simulation solution, which uses an in-air texture and depth
information as inputs, to generate underwater image sequences taken by robots
in deep ocean scenarios. Different from shallow water conditions, artificial
illumination plays a vital role in deep sea image formation as it strongly
affects the scene appearance. Our radiometric image formation model considers
both attenuation and scattering effects with co-moving spotlights in the dark.
By detailed analysis and evaluation of the underwater image formation model, we
propose a 3D lookup table structure in combination with a novel rendering
strategy to improve simulation performance. This enables us to integrate an
interactive deep sea robotic vision simulation in the Unmanned Underwater
Vehicles simulator. To inspire further deep sea vision research by the
community, we will release the source code of our deep sea image converter to
the public.
- Abstract（参考訳）: 現在、水中視覚システムは海洋研究に広く応用されている。
しかし、海洋の最大の部分である深海はいまだにほとんど探検されていないままである。
技術的課題と膨大なコストによって引き起こされる物理的制限のために、深海から撮影された画像は比較的少ない。
深海画像は浅い海域で撮影された画像とは大きく異なり、この地域はコミュニティからはあまり注目されなかった。
深海画像の不足と評価・訓練のための地上真実データの不足は,水中コンピュータビジョンの手法開発におけるボトルネックとなっている。
そこで本研究では,水中のテクスチャと深度情報を入力として,深海シナリオにおけるロボットによる水中画像シーケンスを生成する物理モデルに基づく画像シミュレーション手法を提案する。
浅い水条件と異なり、人工照明はシーンの外観に強く影響するため、深海画像形成において重要な役割を果たす。
放射能画像形成モデルでは、暗黒光の共動点光による減衰と散乱の影響が考慮されている。
水中画像形成モデルの詳細な解析と評価により,新しいレンダリング手法と組み合わせて3次元ルックアップテーブル構造を提案し,シミュレーション性能を向上させる。
これにより、無人水中車両シミュレーターに対話型深海ロボットビジョンシミュレーションを統合することができる。
コミュニティによる深海ビジョン研究をさらに刺激するために、深海画像変換器のソースコードを一般公開します。
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