論文の概要: BuFF: Burst Feature Finder for Light-Constrained 3D Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09470v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 05:06:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 19:12:01.605108
- Title: BuFF: Burst Feature Finder for Light-Constrained 3D Reconstruction
- Title（参考訳）: BuFF:光拘束型3D再構成のためのバースト機能ファインダ
- Authors: Ahalya Ravendran, Mitch Bryson, Donald G. Dansereau
- Abstract要約: 我々は,超低照度条件下での視覚的再構成を向上する画像バーストを直接操作する特徴検出器を開発した。
提案手法は,マルチスケールおよびマルチモーション空間を共同で探索することにより,各バースト内における明瞭なスケールと明らかな動きのキーポイントを求める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.298932494750101
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robots operating at night using conventional vision cameras face significant
challenges in reconstruction due to noise-limited images. Previous work has
demonstrated that burst-imaging techniques can be used to partially overcome
this issue. In this paper, we develop a novel feature detector that operates
directly on image bursts that enhances vision-based reconstruction under
extremely low-light conditions. Our approach finds keypoints with well-defined
scale and apparent motion within each burst by jointly searching in a
multi-scale and multi-motion space. Because we describe these features at a
stage where the images have higher signal-to-noise ratio, the detected features
are more accurate than the state-of-the-art on conventional noisy images and
burst-merged images and exhibit high precision, recall, and matching
performance. We show improved feature performance and camera pose estimates and
demonstrate improved structure-from-motion performance using our feature
detector in challenging light-constrained scenes. Our feature finder provides a
significant step towards robots operating in low-light scenarios and
applications including night-time operations.
- Abstract（参考訳）: 従来のビジョンカメラを使って夜間に作動するロボットは、ノイズ制限画像による復元において重大な課題に直面している。
これまでの研究は、バーストイメージング技術がこの問題を部分的に克服するために使用できることを示した。
本稿では,超低照度環境下での視覚的再構成を向上する画像バーストを直接操作する特徴検出器を開発した。
提案手法は,マルチスケールおよびマルチモーション空間を共同で探索することにより,各バースト内における明瞭なスケールと明らかな動きのキーポイントを求める。
これらの特徴を,信号対雑音比が高い段階で記述するため,検出された特徴は従来のノイズ画像やバーストマージ画像よりも高精度であり,高精度,リコール,マッチング性能を示す。
撮影性能の向上とカメラのポーズ推定を行い,照度制約のあるシーンにおける特徴検出装置を用いて,撮影性能の向上を示す。
我々の機能ファインダは、夜間操作を含む低照度シナリオやアプリケーションで動作するロボットに対して重要なステップを提供する。
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