Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Multi-Modal Image Stitching for Improved Scene Understanding

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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