Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pose Error Reduction for Focus Enhancement in Thermal Synthetic Aperture Visualization

論文の概要: Pose Error Reduction for Focus Enhancement in Thermal Synthetic Aperture Visualization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08606v1
Date: Tue, 15 Dec 2020 20:43:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-05-07 05:18:17.758307
Title: Pose Error Reduction for Focus Enhancement in Thermal Synthetic Aperture Visualization
Title（参考訳）: 熱合成開口可視化における焦点強調のためのポーズ誤差低減
Authors: Indrajit Kurmi, David C. Schedl, and Oliver Bimber
Abstract要約: 本論文では,基本最適化を焦点問題として考慮し,ポーズ推定誤差を低減する新しい手法を提案する。本稿では,パラメータ探索空間を削減し,現実的な処理時間を実現する効率的な画像統合手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8352113484137622
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Airborne optical sectioning, an effective aerial synthetic aperture imaging technique for revealing artifacts occluded by forests, requires precise measurements of drone poses. In this article we present a new approach for reducing pose estimation errors beyond the possibilities of conventional Perspective-n-Point solutions by considering the underlying optimization as a focusing problem. We present an efficient image integration technique, which also reduces the parameter search space to achieve realistic processing times, and improves the quality of resulting synthetic integral images.
Abstract（参考訳）: 森林に汚染された人工物を明らかにするための航空合成開口イメージング技術であるairborne optical sectioningは、ドローンのポーズを正確に測定する必要がある。本稿では,従来のパースペクティブ・n・ポイント・ソリューションの可能性を超越したポーズ推定誤差を低減するための新しい手法を提案する。本稿では,パラメータ探索空間を削減し,現実的な処理時間を実現するとともに,合成積分画像の品質を向上させる効率的な画像統合手法を提案する。

関連論文リスト

Generalizable Non-Line-of-Sight Imaging with Learnable Physical Priors [52.195637608631955]
非視線画像(NLOS)は、その潜在的な応用により注目されている。既存のNLOS再構成アプローチは、経験的物理的前提に依存して制約される。本稿では,Learningable Path Compensation(LPC)とAdaptive Phasor Field(APF)の2つの主要な設計を含む,学習に基づく新しいソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-21T04:39:45Z)
Separate-and-Enhance: Compositional Finetuning for Text2Image Diffusion Models [58.46926334842161]
この研究は、注意力の低いアクティベーションスコアとマスクオーバーラップに関連する問題を指摘し、このような不一致の根本的な理由を照らしている。本稿では,物体マスクの重なりを低減し,注目度を最大化する2つの新しい目的,分離損失とエンハンス損失を提案する。提案手法は従来のテスト時間適応手法と異なり,拡張性と一般化性を高める重要なパラメータの微調整に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-10T22:07:42Z)
Revealing the preference for correcting separated aberrations in joint optic-image design [19.852225245159598]
我々は、スマートフォンやドローンのような複雑なシステムの効率的な共同設計を実現するために、分離された収差を持つ光学を特徴付ける。視野が大きいレンズの真の撮像手順を再現する画像シミュレーションシステムを提案する。共同設計における分離収差補正の選好は, 縦色収差, 横色収差, 球状収差, フィールド曲率, コマの順である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-08T14:12:03Z)
Improving Lens Flare Removal with General Purpose Pipeline and Multiple Light Sources Recovery [69.71080926778413]
フレアアーティファクトは、画像の視覚的品質と下流のコンピュータビジョンタスクに影響を与える。現在の方法では、画像信号処理パイプラインにおける自動露光やトーンマッピングは考慮されていない。本稿では、ISPを再検討し、より信頼性の高い光源回収戦略を設計することで、レンズフレア除去性能を向上させるソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-31T04:58:17Z)
Optical Aberration Correction in Postprocessing using Imaging Simulation [17.331939025195478]
モバイル写真の人気は増え続けている。最近のカメラは、これらの修正作業の一部を光学設計から後処理システムに移行した。光学収差による劣化を回復するための実用的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-10T03:20:39Z)
TensoIR: Tensorial Inverse Rendering [51.57268311847087]
テンソルIRはテンソル分解とニューラルフィールドに基づく新しい逆レンダリング手法である。 TensoRFは、放射場モデリングのための最先端のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-24T21:39:13Z)
Universal and Flexible Optical Aberration Correction Using Deep-Prior Based Deconvolution [51.274657266928315]
そこで本研究では,収差画像とpsfマップを入力とし,レンズ固有深層プリエントを組み込んだ潜在高品質版を生成する,psf対応プラグイン・アンド・プレイ深層ネットワークを提案する。具体的には、多彩なレンズの集合からベースモデルを事前訓練し、パラメータを迅速に精製して特定のレンズに適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-07T12:00:38Z)
Real-Time, Deep Synthetic Aperture Sonar (SAS) Autofocus [34.77467193499518]
合成開口ソナー(sas)は、送信/受信波形の正確な飛行時間計測を必要とする。これを解決するために、画像再構成後の後処理ステップとして、Emphautofocusアルゴリズムを用いて、画像フォーカスを改善する。これらの限界を克服し、データ駆動方式で重み付け関数を暗黙的に学習するための深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-18T15:16:29Z)
Deep Bilateral Retinex for Low-Light Image Enhancement [96.15991198417552]
低照度画像は、低コントラスト、色歪み、測定ノイズによる視界の低下に悩まされる。本稿では,低照度画像強調のための深層学習手法を提案する。提案手法は最先端の手法と非常に競合し, 極めて低照度で撮影した画像の処理において, 他に比べて大きな優位性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-04T06:26:44Z)
Fast Automatic Visibility Optimization for Thermal Synthetic Aperture Visualization [7.133136338850781]
熱積分画像におけるターゲットの視認性は、ターゲットの画像のばらつきに比例することを示す。われわれの発見は、カメラドローンによる完全自律検索と再使用操作を可能にする可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-08T14:28:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。