論文の概要: R2FD2: Fast and Robust Matching of Multimodal Remote Sensing Image via
Repeatable Feature Detector and Rotation-invariant Feature Descriptor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02277v2
- Date: Tue, 6 Dec 2022 07:05:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 13:19:13.854931
- Title: R2FD2: Fast and Robust Matching of Multimodal Remote Sensing Image via
Repeatable Feature Detector and Rotation-invariant Feature Descriptor
- Title（参考訳）: R2FD2:Repeatable Feature DetectorとRotation-invariant Feature Descriptorによるマルチモーダルリモートセンシング画像の高速かつロバストなマッチング
- Authors: Bai Zhu, Chao Yang, Jinkun Dai, Jianwei Fan, Yuanxin Ye
- Abstract要約: 放射・回転差に頑健な特徴マッチング法(R2FD2)を提案する。
提案したR2FD2は、5つの最先端特徴マッチング法より優れ、普遍性と適応性に優れた利点がある。
我々のR2FD2は2ピクセル以内のマッチングの精度を達成し、他の最先端手法と比較してマッチング効率に大きな利点がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.395266574804949
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatically identifying feature correspondences between multimodal images
is facing enormous challenges because of the significant differences both in
radiation and geometry. To address these problems, we propose a novel feature
matching method (named R2FD2) that is robust to radiation and rotation
differences. Our R2FD2 is conducted in two critical contributions, consisting
of a repeatable feature detector and a rotation-invariant feature descriptor.
In the first stage, a repeatable feature detector called the Multi-channel
Auto-correlation of the Log-Gabor (MALG) is presented for feature detection,
which combines the multi-channel auto-correlation strategy with the Log-Gabor
wavelets to detect interest points (IPs) with high repeatability and uniform
distribution. In the second stage, a rotation-invariant feature descriptor is
constructed, named the Rotation-invariant Maximum index map of the Log-Gabor
(RMLG), which consists of two components: fast assignment of dominant
orientation and construction of feature representation. In the process of fast
assignment of dominant orientation, a Rotation-invariant Maximum Index Map
(RMIM) is built to address rotation deformations. Then, the proposed RMLG
incorporates the rotation-invariant RMIM with the spatial configuration of
DAISY to depict a more discriminative feature representation, which improves
RMLG's resistance to radiation and rotation variances.Experimental results show
that the proposed R2FD2 outperforms five state-of-the-art feature matching
methods, and has superior advantages in adaptability and universality.
Moreover, our R2FD2 achieves the accuracy of matching within two pixels and has
a great advantage in matching efficiency over other state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル画像間の特徴対応を自動的に識別することは、放射線と幾何学の両方で大きな違いがあるため、大きな課題に直面している。
これらの問題に対処するために,放射差と回転差に頑健な特徴マッチング法(R2FD2)を提案する。
我々のR2FD2は、繰り返し可能な特徴検出器と回転不変の特徴記述器からなる2つの重要なコントリビューションで行われる。
第1段階では、マルチチャネル自己相関戦略とログガボウェーブレットを組み合わせた特徴検出のために、マルチチャネル自己相関(malg)と呼ばれる繰り返し可能な特徴検出器が提示され、高い繰り返し可能性と均一分布を有する関心点(ips)を検出する。
第2段階では、log-gabor(rmlg)の回転不変最大インデックスマップ(英語版)と呼ばれる回転不変特徴記述子(英語版)が構築される。
支配方向を高速に割り当てる過程で、回転不変な最大指数写像 (RMIM) が回転変形に対処するために構築される。
次に,RMLGは,回転不変RMIMをDAISYの空間的構成に組み込んで,より識別的な特徴表現を表現し,RMLGの放射・回転分散に対する抵抗性を向上させる。実験結果から,提案したR2FD2は5つの最先端特徴マッチング法より優れ,適応性と普遍性に優れた優位性を有することが示された。
さらに,我々のR2FD2は,2画素以内のマッチングの精度を実現し,他の最先端手法と比較して,マッチング効率に大きな利点がある。
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