論文の概要: Object-level Geometric Structure Preserving for Natural Image Stitching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12677v3
• Date: Fri, 9 Aug 2024 13:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 20:30:23.693954
• Title: Object-level Geometric Structure Preserving for Natural Image Stitching
• Title（参考訳）: 自然画像ストレッチのためのオブジェクトレベルの幾何構造
• Authors: Wenxiao Cai, Wankou Yang,
• Abstract要約: 我々はGlobal similarity Prior (OBJ-GSP)に基づく画像内のOBJectレベルの全体構造を保護すべく努力している。 三角形メッシュは画像内のオブジェクト全体の形状を保護するために画像変換に使用される。 我々はこれまでで最も包括的な画像縫合ベンチマークであるStitchBenchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.884195814743249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The topic of stitching images with globally natural structures holds paramount significance, with two main goals: alignment and distortion prevention. The existing approaches exhibit the ability to align well, yet fall short in maintaining object structures. In this paper, we endeavour to safeguard the overall OBJect-level structures within images based on Global Similarity Prior (OBJ-GSP), on the basis of good alignment performance. Our approach leverages semantic segmentation models like the family of Segment Anything Model to extract the contours of any objects in a scene. Triangular meshes are employed in image transformation to protect the overall shapes of objects within images. The balance between alignment and distortion prevention is achieved by allowing the object meshes to strike a balance between similarity and projective transformation. We also demonstrate the importance of segmentation in low-altitude aerial image stitching. Additionally, we propose StitchBench, the most comprehensive image stitching benchmark by far. Extensive experimental results demonstrate that OBJ-GSP outperforms existing methods in both alignment and shape preservation. Code and dataset is publicly available at \url{https://github.com/RussRobin/OBJ-GSP}.
• Abstract（参考訳）: 世界規模の自然構造で画像を縫い合わせるという話題は、アライメントと歪み防止という2つの主要な目標において、最重要となる。 既存のアプローチは、うまく整合する能力を示しているが、オブジェクト構造を維持するには不足している。 本稿では,優れたアライメント性能に基づいて,グローバル類似性優先(OBJ-GSP)に基づく画像内のOBJectレベル構造全体の保護に努める。 我々のアプローチはシーン内の任意のオブジェクトの輪郭を抽出するためにSegment Anything Modelのファミリーのようなセグメンテーションモデルを活用する。 三角形メッシュは画像内のオブジェクト全体の形状を保護するために画像変換に使用される。 アライメントと歪み防止のバランスは、オブジェクトメッシュが類似性と射影変換のバランスをとることによって達成される。 また,低高度空中画像縫合におけるセグメンテーションの重要性も示した。 さらに,これまでで最も包括的な画像縫合ベンチマークであるStitchBenchを提案する。 OBJ-GSPはアライメントと形状保存の両方において既存の手法よりも優れていた。 コードとデータセットは \url{https://github.com/RussRobin/OBJ-GSP} で公開されている。

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