論文の概要: Robust Multi-Modal Image Stitching for Improved Scene Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17010v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 13:24:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-29 16:10:54.090097
- Title: Robust Multi-Modal Image Stitching for Improved Scene Understanding
- Title(参考訳): シーン理解のためのロバストなマルチモーダル画像スティッチ
- Authors: Aritra Dutta, Dr. G Suseela, Asmita Sood
- Abstract要約: 私たちはOpenCVのステッチモジュールをタップする、ユニークで包括的なイメージスティッチパイプラインを考案しました。
当社のアプローチでは,機能ベースのマッチング,変換推定,ブレンディング技術を統合して,上位品質のパノラマビューを実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0476854378186102
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-modal image stitching can be a difficult feat. That's why, in this
paper, we've devised a unique and comprehensive image-stitching pipeline that
taps into OpenCV's stitching module. Our approach integrates feature-based
matching, transformation estimation, and blending techniques to bring about
panoramic views that are of top-tier quality - irrespective of lighting, scale
or orientation differences between images. We've put our pipeline to the test
with a varied dataset and found that it's very effective in enhancing scene
understanding and finding real-world applications.
- Abstract(参考訳): マルチモーダル画像縫合は難しい作業である。
そこでこの論文では,OpenCVのステッチモジュールをタップする,ユニークで包括的なイメージスティッチパイプラインを考案しました。
当社のアプローチでは、機能ベースのマッチング、変換推定、ブレンディング技術を統合して、画像間の照明、スケール、方向の違いに関わらず、最上位品質のパノラマビューを実現する。
パイプラインをさまざまなデータセットでテストし、シーンの理解と実際のアプリケーション検索に非常に効果的であることに気付きました。
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