論文の概要: Generalized Closed-form Formulae for Feature-based Subpixel Alignment in Patch-based Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00941v3
• Date: Mon, 09 Dec 2024 16:35:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:33:58.584899
• Title: Generalized Closed-form Formulae for Feature-based Subpixel Alignment in Patch-based Matching
• Title（参考訳）: パッチ型マッチングにおける特徴量に基づくサブピクセルアライメントのための一般化閉形式公式
• Authors: Laurent Valentin Jospin, Farid Boussaid, Hamid Laga, Mohammed Bennamoun,
• Abstract要約: 一次元マッチングの場合のサブピクセル不均一性に対する閉形式式を示す。 次に,提案式を高次元探索空間の場合に一般化する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.8096256032235
• License:
• Abstract: Cost-based image patch matching is at the core of various techniques in computer vision, photogrammetry and remote sensing. When the subpixel disparity between the reference patch in the source and target images is required, either the cost function or the target image have to be interpolated. While cost-based interpolation is the easiest to implement, multiple works have shown that image based interpolation can increase the accuracy of the subpixel matching, but usually at the cost of expensive search procedures. This, however, is problematic, especially for very computation intensive applications such as stereo matching or optical flow computation. In this paper, we show that closed form formulae for subpixel disparity computation for the case of one dimensional matching, e.g., in the case of rectified stereo images where the search space is of one dimension, exists when using the standard NCC, SSD and SAD cost functions. We then demonstrate how to generalize the proposed formulae to the case of high dimensional search spaces, which is required for unrectified stereo matching and optical flow extraction. We also compare our results with traditional cost volume interpolation formulae as well as with state-of-the-art cost-based refinement methods, and show that the proposed formulae bring a small improvement over the state-of-the-art cost-based methods in the case of one dimensional search spaces, and a significant improvement when the search space is two dimensional.
• Abstract（参考訳）: コストベースの画像パッチマッチングは、コンピュータビジョン、フォトグラム、リモートセンシングにおける様々な技術の中心にある。 ソースの参照パッチとターゲット画像のサブピクセル不一致が必要な場合、コスト関数またはターゲット画像のいずれかを補間する必要がある。 コストベースの補間は最も実装が容易であるが、複数の研究により、画像ベースの補間はサブピクセルマッチングの精度を高めることができるが、通常高価な探索手順のコストがかかることが示されている。 しかし、特にステレオマッチングや光フロー計算のような非常に計算集約的なアプリケーションでは、この問題は問題となる。 本稿では,一次元の立体画像において,一次元マッチングの場合のサブピクセル不均一性計算のための閉形式式,例えば,標準的なNCC,SSD,SADのコスト関数を用いて,探索空間が一次元の補正ステレオ画像が存在することを示す。 そこで我々は,提案式を高次元探索空間に一般化する方法を実証する。これは不整合ステレオマッチングと光フロー抽出に必要である。 また, 従来のコスト容積補間式と, 最先端のコストベース精錬法を比較し, 提案式は, 1次元探索空間の場合の最先端のコストベース手法よりも若干改善され, 探索空間が2次元の場合の大幅な改善をもたらすことを示した。

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