論文の概要: Learning Edge-Preserved Image Stitching from Large-Baseline Deep Homography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06194v1
• Date: Fri, 11 Dec 2020 08:43:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 03:00:18.598563
• Title: Learning Edge-Preserved Image Stitching from Large-Baseline Deep Homography
• Title（参考訳）: 大ベースライン深部ホログラフィーによるエッジ保存画像スティッチの学習
• Authors: Lang Nie, Chunyu Lin, Kang Liao, Yao Zhao
• Abstract要約: 本稿では,大規模なベースライン深部ホログラフィモジュールとエッジ保存変形モジュールからなる画像縫合学習フレームワークを提案する。 本手法は既存の学習方法よりも優れ,最先端の従来の手法と競合する性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.28310831466225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image stitching is a classical and crucial technique in computer vision, which aims to generate the image with a wide field of view. The traditional methods heavily depend on the feature detection and require that scene features be dense and evenly distributed in the image, leading to varying ghosting effects and poor robustness. Learning methods usually suffer from fixed view and input size limitations, showing a lack of generalization ability on other real datasets. In this paper, we propose an image stitching learning framework, which consists of a large-baseline deep homography module and an edge-preserved deformation module. First, we propose a large-baseline deep homography module to estimate the accurate projective transformation between the reference image and the target image in different scales of features. After that, an edge-preserved deformation module is designed to learn the deformation rules of image stitching from edge to content, eliminating the ghosting effects as much as possible. In particular, the proposed learning framework can stitch images of arbitrary views and input sizes, thus contribute to a supervised deep image stitching method with excellent generalization capability in other real images. Experimental results demonstrate that our homography module significantly outperforms the existing deep homography methods in the large baseline scenes. In image stitching, our method is superior to the existing learning method and shows competitive performance with state-of-the-art traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 画像縫合はコンピュータビジョンにおいて古典的で重要な技法であり、広い視野で画像を生成することを目的としている。 従来の手法は特徴検出に大きく依存しており、シーンの特徴が密度が高く、画像に均等に分散していることが必要であり、ゴースト効果やロバスト性に乏しい。 学習方法は、通常、固定ビューと入力サイズ制限に悩まされ、他の実際のデータセットに対する一般化能力の欠如を示す。 本稿では,大きなベースライン深部ホモグラフィモジュールとエッジ保存変形モジュールからなる画像縫合学習フレームワークを提案する。 まず,異なる特徴量で参照画像と対象画像の正確な投影変換を推定するための,大規模ベースライン深層ホログラフィーモジュールを提案する。 その後、エッジ保存変形モジュールは、画像縫合の変形規則をエッジからコンテンツへと学習し、ゴースト効果を極力排除するように設計されている。 特に,提案する学習フレームワークは,任意の視点や入力サイズの画像を縫い合わせることができ,他の実画像の一般化能力に優れた教師あり深部画像縫い法に寄与する。 実験の結果,我々のホモグラフィモジュールは,既存の深層ホモグラフィ法を大きく上回っていることがわかった。 画像ステッチでは,既存の学習方法よりも優れ,最先端の従来手法と競合する性能を示す。

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