論文の概要: Evaluation of a Canonical Image Representation for Sidescan Sonar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09243v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 19:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 16:24:54.084677
• Title: Evaluation of a Canonical Image Representation for Sidescan Sonar
• Title（参考訳）: サイドスキャンソナーのための標準画像表現の評価
• Authors: Weiqi Xu and Li Ling and Yiping Xie and Jun Zhang and John Folkesson
• Abstract要約: サイドスキャンソナー(SSS)は広い範囲を検知し、高解像度のフォトリアリスティック画像を提供する。 SSSは、AUVの高度、目標範囲、センサーの解像度によって歪んだ3D海底画像を2D画像に投影する。 本稿では, この歪みを低減させるために, 強度補正とスラント範囲補正からなる正準変換法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.961559590556073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acoustic sensors play an important role in autonomous underwater vehicles (AUVs). Sidescan sonar (SSS) detects a wide range and provides photo-realistic images in high resolution. However, SSS projects the 3D seafloor to 2D images, which are distorted by the AUV's altitude, target's range and sensor's resolution. As a result, the same physical area can show significant visual differences in SSS images from different survey lines, causing difficulties in tasks such as pixel correspondence and template matching. In this paper, a canonical transformation method consisting of intensity correction and slant range correction is proposed to decrease the above distortion. The intensity correction includes beam pattern correction and incident angle correction using three different Lambertian laws (cos, cos2, cot), whereas the slant range correction removes the nadir zone and projects the position of SSS elements into equally horizontally spaced, view-point independent bins. The proposed method is evaluated on real data collected by a HUGIN AUV, with manually-annotated pixel correspondence as ground truth reference. Experimental results on patch pairs compare similarity measures and keypoint descriptor matching. The results show that the canonical transformation can improve the patch similarity, as well as SIFT descriptor matching accuracy in different images where the same physical area was ensonified.
• Abstract（参考訳）: 音響センサーは自律型水中車両(AUV)において重要な役割を果たす。 サイドスキャンソナー(SSS)は広い範囲を検知し、高解像度で写真リアル画像を提供する。 しかし、SSSはAUVの高度、目標範囲、センサーの解像度によって歪んだ3D海底画像を2D画像に投影する。 その結果、同じ物理領域が異なる調査線からのSSS画像に顕著な視覚的差異を示し、画素対応やテンプレートマッチングといったタスクに困難をもたらす。 本稿では, この歪みを低減させるために, 強度補正とスラント範囲補正からなる正準変換法を提案する。 強度補正は3つの異なるランベルト法則(cos, cos2, cot)を用いてビームパターン補正と入射角補正を含むが、スラントレンジ補正はナディルゾーンを除去し、SSS素子の位置を等水平に間隔を置いたビューポイント独立なビンに投影する。 提案手法は,HUGIN AUVによって収集された実データに基づいて,手動で注釈付き画素対応を接地真実参照として評価する。 パッチペアの実験結果は類似度とキーポイント記述子マッチングを比較した。 その結果、正準変換によりパッチの類似性が向上し、同じ物理領域が共振された異なる画像におけるsiftディスクリプタマッチング精度が向上した。

関連論文リスト

• CVT-xRF: Contrastive In-Voxel Transformer for 3D Consistent Radiance Fields from Sparse Inputs [65.80187860906115]
  スパース入力によるNeRFの性能向上のための新しい手法を提案する。 まず, サンプル線が, 3次元空間内の特定のボクセルと交差することを保証するために, ボクセルを用いた放射線サンプリング戦略を採用する。 次に、ボクセル内の追加点をランダムにサンプリングし、トランスフォーマーを適用して各線上の他の点の特性を推測し、ボリュームレンダリングに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T15:56:17Z)
• Explicit Correspondence Matching for Generalizable Neural Radiance Fields [49.49773108695526]
  本稿では,新たな未知のシナリオに一般化し,2つのソースビューで新規なビュー合成を行う新しいNeRF手法を提案する。 明瞭な対応マッチングは、異なるビュー上の3Dポイントの2次元投影でサンプリングされた画像特徴間のコサイン類似度と定量化される。 実験では,実験結果から得られたコサイン特徴の類似性と体積密度との間に強い相関関係が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T17:46:01Z)
• A Large Scale Homography Benchmark [52.55694707744518]
  1DSfMデータセットから10万枚の画像から約1000個の平面が観測された3D, Pi3Dの平面の大規模データセットを示す。 また,Pi3Dを利用した大規模ホモグラフィ推定ベンチマークであるHEBを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T14:18:09Z)
• On Robust Cross-View Consistency in Self-Supervised Monocular Depth Estimation [56.97699793236174]
  本論文では,2種類の堅牢なクロスビュー整合性について検討する。 深度特徴空間と3次元ボクセル空間の時間的コヒーレンスを自己教師付き単眼深度推定に利用した。 いくつかのアウトドアベンチマークの実験結果から,本手法は最先端技術より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T03:46:13Z)
• 2D LiDAR and Camera Fusion Using Motion Cues for Indoor Layout Estimation [2.6905021039717987]
  地上ロボットは、単一の床と垂直の壁を持つ屋内空間を探索し、一連の強度画像と2D LiDARデータセットを収集する。 センサ出力と画像セグメンテーションのアライメントは、LiDAR点をアライメントすることで、共同で計算される。 地層境界抽出のための画像の曖昧さをLiDAR観測の助けを借りて除去する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-24T06:26:02Z)
• Feature matching for multi-epoch historical aerial images [0.0]
  本研究では,異なるタイミングで撮影された歴史的画像の特徴対応を検出するための完全自動アプローチを提案する。 現状と比較すると,画像のジオレファレンス精度は2。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T12:28:24Z)
• Object Disparity [0.0]
  本稿では,高密度画素差を直接検出して3次元物体距離検出を行う方法を提案する。 圧縮ネットオブジェクト分散-SSDの例は、Kittiデータセットの分散基底真理と比較した場合の精度で、効率的なオブジェクト分散検出を示すために構築された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T02:11:28Z)
• Uncertainty-Aware Camera Pose Estimation from Points and Lines [101.03675842534415]
  Perspective-n-Point-and-Line (Pn$PL) は、2D-3D特徴座標の3Dモデルに関して、高速で正確で堅牢なカメラローカライゼーションを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T15:19:36Z)
• Deep Contrastive Patch-Based Subspace Learning for Camera Image Signal Processing [5.678834480723395]
  我々は、カメラISPを改良し、異質なアーティファクトに対して堅牢なパッチベースのローカルサブスペースディープニューラルネットワークを提案する。 Patch Subspace Learning Autoencoder (PSL-AE) と呼ぶ。 PSL-AEは、コントラスト学習によって、異なるアーティファクトタイプや歪みレベルを持つ、ノイズの多い第2クリーンイメージペアから抽出されたパッチを符号化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T04:40:22Z)
• Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian Photometric Stereo [61.6260594326246]
  空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。 分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T18:06:58Z)
• Revisiting Stereo Depth Estimation From a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers [11.669086751865091]
  ステレオ深度推定は、左と右の画像のエピポーラ線上の画素間の最適な対応に頼って深度を推定する。 そこで本研究では,列列対応の観点から問題を再検討し,位置情報と注意力を用いた高密度画素マッチングによるコストボリューム構築に置き換える。 合成と実世界の両方のデータセットについて有望な結果を報告し,STTRが微調整なしでも,異なる領域にまたがる一般化を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T15:35:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。