論文の概要: Robust image stitching with multiple registrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11784v1
• Date: Mon, 23 Nov 2020 23:08:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 02:36:59.949697
• Title: Robust image stitching with multiple registrations
• Title（参考訳）: 複数登録によるロバスト画像縫合
• Authors: Charles Herrmann and Chen Wang and Richard Strong Bowen and Emil Keyder and Michael Krainin and Ce Liu and Ramin Zabih
• Abstract要約: パノラマ生成はコンピュータビジョンにおいて最も広く使われている技法の1つである。 伝統的に、問題は登録、シーム発見、ブレンディングの3つの段階に分けられる。 ここでは、特に大きな深度変化や物体の動きのあるシーンにおいて、単一の登録を使用することでエラーが発生することが多いことを観察する。 代わりに、複数の登録を使用することにより、異なる深さの画像の領域をより正確にキャプチャすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.174139555366505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panorama creation is one of the most widely deployed techniques in computer vision. In addition to industry applications such as Google Street View, it is also used by millions of consumers in smartphones and other cameras. Traditionally, the problem is decomposed into three phases: registration, which picks a single transformation of each source image to align it to the other inputs, seam finding, which selects a source image for each pixel in the final result, and blending, which fixes minor visual artifacts. Here, we observe that the use of a single registration often leads to errors, especially in scenes with significant depth variation or object motion. We propose instead the use of multiple registrations, permitting regions of the image at different depths to be captured with greater accuracy. MRF inference techniques naturally extend to seam finding over multiple registrations, and we show here that their energy functions can be readily modified with new terms that discourage duplication and tearing, common problems that are exacerbated by the use of multiple registrations. Our techniques are closely related to layer-based stereo, and move image stitching closer to explicit scene modeling. Experimental evidence demonstrates that our techniques often generate significantly better panoramas when there is substantial motion or parallax.
• Abstract（参考訳）: パノラマ生成はコンピュータビジョンにおいて最も広く使われている技術の一つである。 google street viewのような業界アプリケーションに加えて、数百万の消費者がスマートフォンや他のカメラで使用している。 伝統的に、問題は3つのフェーズに分解される: 登録: ソースイメージの1つの変換を選択して他の入力と整合させる シーム検索: 最終的な結果で各ピクセルのソースイメージを選択する ブレンディング: マイナーなビジュアルアーティファクトを修正する 。 ここでは、特に大きな深度変化や物体の動きのあるシーンにおいて、単一の登録を使用することでエラーが発生することが多いことを観察する。 そこで本研究では,画像の奥行きの異なる領域を高い精度でキャプチャできる多重登録方式を提案する。 MRF推論技術は,複数の登録にまたがって海面まで自然に拡張され,そのエネルギー関数は,複数登録の使用によって悪化する一般的な問題である重複や裂けを防止できる新しい用語で容易に変更可能であることを示す。 本手法は,階層型ステレオと密接な関係を持ち,画像のステッチングを明示的なシーンモデリングに近づける。 実験的証拠は,本手法が実質的な運動や視差でパノラマを有意に改善することを示している。

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