論文の概要: Image Matching by Bare Homography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08946v2
• Date: Fri, 3 Nov 2023 11:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 18:07:03.708329
• Title: Image Matching by Bare Homography
• Title（参考訳）: Bare Homography による画像マッチング
• Authors: Fabio Bellavia
• Abstract要約: 本稿では、シーンを粗い局所的な重なり合う平面としてモデル化する、新しい非深度画像マッチングフレームワークであるSlimeを提案する。 平面は互換性のあるマッチングによって相互に拡張され、画像は固定タイルに分割される。 本稿では、エンドツーエンドのディープネットワークとハイブリッドパイプラインで表現される画像マッチングにおける最近の最先端画像の比較分析について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.431261418370147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents Slime, a novel non-deep image matching framework which models the scene as rough local overlapping planes. This intermediate representation sits in-between the local affine approximation of the keypoint patches and the global matching based on both spatial and similarity constraints, providing a progressive pruning of the correspondences, as planes are easier to handle with respect to general scenes. Slime decomposes the images into overlapping regions at different scales and computes loose planar homographies. Planes are mutually extended by compatible matches and the images are split into fixed tiles, with only the best homographies retained for each pair of tiles. Stable matches are identified according to the consensus of the admissible stereo configurations provided by pairwise homographies. Within tiles, the rough planes are then merged according to their overlap in terms of matches and further consistent correspondences are extracted. The whole process only involves homography constraints. As a result, both the coverage and the stability of correct matches over the scene are amplified, together with the ability to spot matches in challenging scenes, allowing traditional hybrid matching pipelines to make up lost ground against recent end-to-end deep matching methods. In addition, the paper gives a thorough comparative analysis of recent state-of-the-art in image matching represented by end-to-end deep networks and hybrid pipelines. The evaluation considers both planar and non-planar scenes, taking into account critical and challenging scenarios including abrupt temporal image changes and strong variations in relative image rotations. According to this analysis, although the impressive progress done in this field, there is still a wide room for improvements to be investigated in future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーンを粗い局所重なり面としてモデル化する,新しい非奥行き画像マッチングフレームワークslimeを提案する。 この中間表現は、キーポイントパッチの局所的なアフィン近似と、空間的および類似性の制約に基づくグローバルマッチングの間に位置し、プレーンが一般的なシーンに関して扱いやすいので、対応の漸進的プルーニングを提供する。 スライムは画像を異なるスケールで重なり合う領域に分解し、ゆるい平面ホモグラフを計算する。 平面は一致するマッチによって相互に拡張され、画像は固定タイルに分割され、タイルのペアごとに最適なホモグラフのみが保持される。 安定マッチは、ペアワイズホモグラフによって提供される許容ステレオ構成のコンセンサスに従って識別される。 タイル内では、粗面はマッチの重なりに応じてマージされ、さらに一貫した対応が抽出される。 プロセス全体はホモグラフィの制約のみを含む。 その結果、シーン上の正しいマッチのカバレッジと安定性の両方が増幅され、困難なシーンでマッチを見つけられるようになり、従来のハイブリッドマッチングパイプラインが、最近のエンドツーエンドのディープマッチングメソッドに対して失われた基盤を構築できるようになった。 さらに、エンドツーエンドのディープ・ネットワークとハイブリッド・パイプラインで表現される画像マッチングにおける最近の最先端画像の比較分析を行った。 この評価は、急激な時間変化や相対的な画像回転の強い変動など、批判的かつ困難なシナリオを考慮して、平面と非平面の両方を考慮する。 この分析によれば、この分野における印象的な進歩にもかかわらず、今後の研究で検討すべき改善の余地は広い。

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