論文の概要: Nonlinear Intensity, Scale and Rotation Invariant Matching for Multimodal Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14239v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 01:44:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 18:22:23.904271
• Title: Nonlinear Intensity, Scale and Rotation Invariant Matching for Multimodal Images
• Title（参考訳）: マルチモーダル画像に対する非線形強度, スケール, 回転不変量マッチング
• Authors: Zhongli Fan, Li Zhang, Yuxuan Liu
• Abstract要約: マルチモーダル画像のマッチングに有効な手法を提案する。 強大なスケール変化, 回転, 非線形強度歪み(NID)を伴うノイズの多いマルチモーダル画像対を扱う場合, 従来のマッチング法は失敗する 我々は,任意の角度における画像回転の影響を低減するために,高精度な主方向推定手法を提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.464763738325105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an effective method for the matching of multimodal images. Accurate image matching is the basis of various applications, such as image registration and structure from motion. Conventional matching methods fail when handling noisy multimodal image pairs with severe scale change, rotation, and nonlinear intensity distortion (NID). Toward this need, we introduce an image pyramid strategy to tackle scale change. We put forward an accurate primary orientation estimation approach to reduce the effect of image rotation at any angle. We utilize multi-scale and multi-orientation image filtering results and a feature-to-template matching scheme to ensure effective and accurate matching under large NID. Integrating these improvements significantly increases noise, scale, rotation, and NID invariant capability. Our experimental results confirm the excellent ability to achieve high-quality matches across various multimodal images. The proposed method outperforms the mainstream multimodal image matching methods in qualitative and quantitative evaluations. Our implementation is available at https://github.com/Zhongli-Fan/NISR.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル画像のマッチングに有効な手法を提案する。 正確な画像マッチングは、画像登録や動きの構造といった様々な応用の基礎である。 ノイズの多いマルチモーダル画像対を重大なスケール変化、回転、非線形強度歪み(NID)で扱う場合、従来のマッチング手法は失敗する。 このニーズに向けて,我々は,スケール変化に取り組むためのイメージピラミッド戦略を提案する。 我々は,任意の角度における画像回転の影響を低減するために,精度の高い一次方向推定手法を提案する。 マルチスケール・マルチオリエンテーション画像フィルタリング結果と特徴対テンプレートマッチング方式を用いて,大規模なNIDにおいて有効かつ正確なマッチングを実現する。 これらの改善を統合することで、ノイズ、スケール、回転、NID不変性が大幅に向上する。 実験の結果,様々なマルチモーダル画像で高品質なマッチングを実現することができた。 提案手法は,定性的,定量的評価において,主流のマルチモーダル画像マッチング法より優れている。 私たちの実装はhttps://github.com/zhongli-fan/nisrで利用可能です。

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