論文の概要: Retaining Image Feature Matching Performance Under Low Light Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00842v1
- Date: Wed, 2 Sep 2020 06:44:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-22 19:21:36.244760
- Title: Retaining Image Feature Matching Performance Under Low Light Conditions
- Title（参考訳）: 低光環境下における画像特徴マッチング性能保持
- Authors: Pranjay Shyam, Antyanta Bangunharcana and Kyung-Soo Kim
- Abstract要約: 低照度画像における低画質の画像品質は、画像間の特徴マッチング数が減少する可能性がある。
低照度画像であっても、手作りの従来の特徴検出器による特徴マッチングは相変わらず良好に機能することを示す。
低光画像強調(LLIE)アルゴリズムを適用することで、適切な特徴抽出アルゴリズムと組み合わせることで、機能マッチングをさらに改善することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.664682865991256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Poor image quality in low light images may result in a reduced number of
feature matching between images. In this paper, we investigate the performance
of feature extraction algorithms in low light environments. To find an optimal
setting to retain feature matching performance in low light images, we look
into the effect of changing feature acceptance threshold for feature detector
and adding pre-processing in the form of Low Light Image Enhancement (LLIE)
prior to feature detection. We observe that even in low light images, feature
matching using traditional hand-crafted feature detectors still performs
reasonably well by lowering the threshold parameter. We also show that applying
Low Light Image Enhancement (LLIE) algorithms can improve feature matching even
more when paired with the right feature extraction algorithm.
- Abstract（参考訳）: 低照度画像の画質が低下すると、画像間の特徴マッチング数が減少する可能性がある。
本稿では,低光環境における特徴抽出アルゴリズムの性能について検討する。
低光画像における特徴マッチング性能を維持するための最適な設定を見つけるため、特徴検出のための特徴受容閾値を変更し、特徴検出に先立って低光画像強調(LLIE)という形で前処理を追加する方法を検討する。
低照度画像であっても,従来の手作り特徴検出器を用いた特徴マッチングは,しきい値パラメータを下げることで十分に機能する。
また,Low Light Image Enhancement (LLIE)アルゴリズムの適用により,適切な特徴抽出アルゴリズムと組み合わせることで,特徴マッチングをさらに改善できることを示す。
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