論文の概要: Multi-Spectral Image Stitching via Spatial Graph Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16741v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 15:04:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 13:52:12.762277
• Title: Multi-Spectral Image Stitching via Spatial Graph Reasoning
• Title（参考訳）: 空間グラフ推論によるマルチスペクトル画像スティッチ
• Authors: Zhiying Jiang, Zengxi Zhang, Jinyuan Liu, Xin Fan, Risheng Liu
• Abstract要約: 空間グラフ推論に基づくマルチスペクトル画像縫合法を提案する。 同一のビュー位置から複数スケールの補完機能をノードに埋め込む。 空間的・チャネル的次元に沿った長距離コヒーレンスを導入することにより、画素関係の相補性とチャネル相互依存性は、整列したマルチビュー特徴の再構築に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.27796682972484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-spectral image stitching leverages the complementarity between infrared and visible images to generate a robust and reliable wide field-of-view (FOV) scene. The primary challenge of this task is to explore the relations between multi-spectral images for aligning and integrating multi-view scenes. Capitalizing on the strengths of Graph Convolutional Networks (GCNs) in modeling feature relationships, we propose a spatial graph reasoning based multi-spectral image stitching method that effectively distills the deformation and integration of multi-spectral images across different viewpoints. To accomplish this, we embed multi-scale complementary features from the same view position into a set of nodes. The correspondence across different views is learned through powerful dense feature embeddings, where both inter- and intra-correlations are developed to exploit cross-view matching and enhance inner feature disparity. By introducing long-range coherence along spatial and channel dimensions, the complementarity of pixel relations and channel interdependencies aids in the reconstruction of aligned multi-view features, generating informative and reliable wide FOV scenes. Moreover, we release a challenging dataset named ChaMS, comprising both real-world and synthetic sets with significant parallax, providing a new option for comprehensive evaluation. Extensive experiments demonstrate that our method surpasses the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: マルチスペクトル画像ステッチは、赤外線と可視画像の相補性を利用して、堅牢で信頼性の高い視野(FOV)シーンを生成する。 この課題の主な課題は、マルチビューシーンの調整と統合のためのマルチスペクトル画像の関係を探ることである。 特徴関係のモデル化におけるグラフ畳み込みネットワーク(gcns)の強みを活かし,多面的画像の変形と統合を異なる視点で効果的に行う空間的グラフ推論に基づく多面的画像縫い付け手法を提案する。 これを実現するために、同じビュー位置から複数スケールの補完機能をノードの集合に埋め込む。 異なる視点にまたがる対応は強力な密集した特徴埋め込みを通じて学習され、相互相関と内部特徴の相違を高めるために相互相関が開発された。 空間的およびチャネル次元に沿って長距離コヒーレンスを導入することにより、画素関係とチャネル相互依存性の相補性は、アラインメントされたマルチビュー特徴の再構築を助け、情報的かつ信頼性の高いワイドフォブシーンを生成する。 さらに,実世界と合成集合の両方からなるchamsという難易度の高いデータセットをリリースし,総合的な評価のための新しい選択肢を提供する。 大規模な実験により,本手法が最先端技術を上回ることが示された。

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