論文の概要: Nonlinear Intensity Sonar Image Matching based on Deep Convolution
Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08994v1
- Date: Wed, 17 Nov 2021 09:30:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-18 14:40:46.654611
- Title: Nonlinear Intensity Sonar Image Matching based on Deep Convolution
Features
- Title（参考訳）: 深部畳み込み特徴に基づく非線形強度ソナー画像マッチング
- Authors: Xiaoteng Zhou, Changli Yu, Xin Yuan, Yi Wu, Haijun Feng, Citong Luo
- Abstract要約: 本稿では,位相情報と深部畳み込み特徴に基づく組み合わせマッチング手法を提案する。
1つは、ソナー画像の局所的および大域的位置の類似性を測定するために、深い畳み込み特徴を使用できることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.068137357857134
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the field of deep-sea exploration, sonar is presently the only efficient
long-distance sensing device. The complicated underwater environment, such as
noise interference, low target intensity or background dynamics, has brought
many negative effects on sonar imaging. Among them, the problem of nonlinear
intensity is extremely prevalent. It is also known as the anisotropy of
acoustic imaging, that is, when AUVs carry sonar to detect the same target from
different angles, the intensity difference between image pairs is sometimes
very large, which makes the traditional matching algorithm almost ineffective.
However, image matching is the basis of comprehensive tasks such as navigation,
positioning, and mapping. Therefore, it is very valuable to obtain robust and
accurate matching results. This paper proposes a combined matching method based
on phase information and deep convolution features. It has two outstanding
advantages: one is that deep convolution features could be used to measure the
similarity of the local and global positions of the sonar image; the other is
that local feature matching could be performed at the key target position of
the sonar image. This method does not need complex manual design, and completes
the matching task of nonlinear intensity sonar images in a close end-to-end
manner. Feature matching experiments are carried out on the deep-sea sonar
images captured by AUVs, and the results show that our proposal has good
matching accuracy and robustness.
- Abstract（参考訳）: 深海探査の分野では、ソナーが唯一の効率的な長距離センシング装置である。
ノイズ干渉や低目標強度、背景ダイナミクスといった複雑な水中環境は、ソナーイメージングに多くの悪影響を与えている。
その中でも非線形強度の問題は極めて一般的である。
これは音響画像の異方性としても知られており、AUVがソナーを携帯して異なる角度から同じターゲットを検出するとき、画像対の強度差が非常に大きい場合があり、従来のマッチングアルゴリズムはほとんど効果がない。
しかし、画像マッチングはナビゲーション、ポジショニング、マッピングといった包括的なタスクの基礎となっている。
したがって、堅牢で正確なマッチング結果を得ることは非常に貴重である。
本稿では,位相情報と深部畳み込み特徴に基づく組み合わせマッチング手法を提案する。
1つはソナー画像の局所的および大域的位置の類似性を測定するために深部畳み込み特徴を用いることができ、もう1つはソナー画像のキーターゲット位置において局所的特徴マッチングを行うことができることである。
この手法は複雑な手動設計を必要とせず、非線形強度ソナー画像のマッチング処理をエンドツーエンドで完了させる。
AUVが捉えた深海ソナー画像に特徴マッチング実験を行い,提案手法の精度とロバスト性について検討した。
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