論文の概要: CP HDR: A feature point detection and description library for LDR and HDR images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19935v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 02:42:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 16:44:26.665850
- Title: CP HDR: A feature point detection and description library for LDR and HDR images
- Title（参考訳）: CP HDR:LDRおよびHDR画像の特徴点検出と記述ライブラリ
- Authors: Artur Santos Nascimento, Valter Guilherme Silva de Souza, Daniel Oliveira Dantas, Beatriz Trinchão Andrade,
- Abstract要約: コンピュータビジョンにおいて、特徴とは、コーナー、エッジ、テクスチャ、あるいはコントラストの高い領域などの独特の特性を持つ画像領域を指す。
ほとんどのFP検出および記述方法は低ダイナミックレンジ(LDR)画像を使用し、デジタル画像を含むほとんどのアプリケーションに十分である。
一方、高ダイナミックレンジ(HDR)画像は、通常より広いダイナミックレンジを示すが、FP検出アルゴリズムはそのような画像の全ての情報を利用するわけではない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In computer vision, characteristics refer to image regions with unique properties, such as corners, edges, textures, or areas with high contrast. These regions can be represented through feature points (FPs). FP detection and description are fundamental steps to many computer vision tasks. Most FP detection and description methods use low dynamic range (LDR) images, sufficient for most applications involving digital images. However, LDR images may have saturated pixels in scenes with extreme light conditions, which degrade FP detection. On the other hand, high dynamic range (HDR) images usually present a greater dynamic range but FP detection algorithms do not take advantage of all the information in such images. In this study, we present a systematic review of image detection and description algorithms that use HDR images as input. We developed a library called CP_HDR that implements the Harris corner detector, SIFT detector and descriptor, and two modifications of those algorithms specialized in HDR images, called SIFT for HDR (SfHDR) and Harris for HDR (HfHDR). Previous studies investigated the use of HDR images in FP detection, but we did not find studies investigating the use of HDR images in FP description. Using uniformity, repeatability rate, mean average precision, and matching rate metrics, we compared the performance of the CP_HDR algorithms using LDR and HDR images. We observed an increase in the uniformity of the distribution of FPs among the high-light, mid-light, and low-light areas of the images. The results show that using HDR images as input to detection algorithms improves performance and that SfHDR and HfHDR enhance FP description.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおいて、特徴とは、コーナー、エッジ、テクスチャ、あるいはコントラストの高い領域などの独特の特性を持つ画像領域を指す。
これらの領域は特徴点(FP)を通して表現することができる。
FPの検出と記述は多くのコンピュータビジョンタスクの基本的なステップである。
ほとんどのFP検出および記述方法は低ダイナミックレンジ(LDR)画像を使用し、デジタル画像を含むほとんどのアプリケーションに十分である。
しかし、LDR画像は、FP検出を低下させる極端光条件のシーンで飽和画素を持つ可能性がある。
一方、高ダイナミックレンジ(HDR)画像は、通常より広いダイナミックレンジを示すが、FP検出アルゴリズムはそのような画像の全ての情報を利用するわけではない。
本研究では,HDR画像を入力として使用する画像検出と記述アルゴリズムの体系的レビューを行う。
本研究では,HDR用SIFT (SfHDR) とHDR用Harris (HfHDR) の2つのアルゴリズムを改良し,HDR用SIFT (SfHDR) とHDR用Harris (HfHDR) を実装したCP_HDRライブラリを開発した。
従来の研究では,FP検出におけるHDR画像の使用について検討されていたが,FP記述におけるHDR画像の使用に関する調査は見つからなかった。
LDRおよびHDR画像を用いたCP_HDRアルゴリズムの性能を,均一性,再現性,平均精度,マッチングレートの測定値を用いて比較した。
画像の高照度,中照度,低照度領域におけるFPの分布の均一性の増加を観察した。
その結果,HDR画像を入力として検出アルゴリズムとして用いることで性能が向上し,SfHDRとHfHDRがFP記述を向上させることがわかった。
関連論文リスト
- HDR-GS: Efficient High Dynamic Range Novel View Synthesis at 1000x Speed via Gaussian Splatting [76.5908492298286]
既存のHDR NVS法は主にNeRFに基づいている。
訓練時間は長く、推論速度は遅い。
我々は新しいフレームワークHigh Dynamic Range Gaussian Splatting (-GS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T00:46:58Z) - Event-based Asynchronous HDR Imaging by Temporal Incident Light Modulation [54.64335350932855]
我々は,HDRイメージングの課題に関する重要な知見に基づいて,Pixel-Asynchronous HDRイメージングシステムを提案する。
提案システムでは,DVS(Dynamic Vision Sensors)とLCDパネルを統合する。
LCDパネルは、その透過性を変化させてDVSの照射インシデントを変調し、ピクセル非依存のイベントストリームをトリガーする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-14T13:45:09Z) - HistoHDR-Net: Histogram Equalization for Single LDR to HDR Image
Translation [12.45632443397018]
高ダイナミックレンジ(HDR)イメージングは、現実世界のシーンの高画質と明快さを再現することを目的としている。
この文献は、低ダイナミックレンジ(Low Dynamic Range, LDR)からのHDR画像再構成のための様々なデータ駆動手法を提供している。
これらのアプローチの共通する制限は、再構成されたHDR画像の領域における詳細が欠けていることである。
細部を復元するためのシンプルで効果的な手法Histo-Netを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-08T20:14:46Z) - Pano-NeRF: Synthesizing High Dynamic Range Novel Views with Geometry
from Sparse Low Dynamic Range Panoramic Images [82.1477261107279]
そこで本研究では,Sparse LDRパノラマ画像からの照射場を用いて,忠実な幾何復元のための観測回数を増やすことを提案する。
実験により、照射場は幾何復元とHDR再構成の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T08:10:22Z) - Self-Supervised High Dynamic Range Imaging with Multi-Exposure Images in
Dynamic Scenes [58.66427721308464]
Selfは、訓練中にダイナミックなマルチ露光画像のみを必要とする自己教師型再構成手法である。
Selfは最先端の自己管理手法に対して優れた結果を出し、教師付き手法に匹敵するパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T07:10:49Z) - Feature point detection in HDR images based on coefficient of variation [0.3058685580689604]
本研究では,HDR画像の変動係数(CV)に基づくFP検出器を提案する。
提案した検出器は、他の最先端検出器と比較して優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T22:23:10Z) - GlowGAN: Unsupervised Learning of HDR Images from LDR Images in the Wild [74.52723408793648]
そこで本研究では,HDR画像の生成モデルを構築するための第1の手法について述べる。
鍵となる考え方は、GAN(Generative Adversarial Network)を訓練して、様々な露光下でLDRに投影された場合、実際のLDR画像と区別できないHDR画像を生成することである。
実験の結果,GlowGANはランドスケープ,雷,窓など多くの難題において,光現実的HDR画像を合成できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-22T15:42:08Z) - Self-supervised HDR Imaging from Motion and Exposure Cues [14.57046548797279]
本稿では,学習可能なHDR推定のための新たな自己教師型アプローチを提案する。
実験の結果,提案手法を用いて訓練したHDRモデルは,全監督下で訓練したモデルと性能の競争力を発揮することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T10:22:03Z) - Locally Weighted Mean Phase Angle (LWMPA) Based Tone Mapping Quality
Index (TMQI-3) [0.0]
本稿では,低ダイナミックレンジ(LDR)画像の品質を客観的スコアに基づいて評価するトーンマッピング品質指標(TMQI-3)を提案する。
TMQI-3は耐雑音性があり、構造と自然性を考慮し、3つの色チャネル全てを1つのコンポーネントに統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-17T22:17:20Z) - Deep Snapshot HDR Imaging Using Multi-Exposure Color Filter Array [14.5106375775521]
本稿では,有効損失と入力データの正規化を同時に実現する輝度正規化の考え方を紹介する。
2つの公開HDR画像データセットを用いた実験結果から,我々のフレームワークが他のスナップショット手法より優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-20T06:31:37Z) - HDR-GAN: HDR Image Reconstruction from Multi-Exposed LDR Images with
Large Motions [62.44802076971331]
マルチ露光LDR画像からHDR画像を合成するための新しいGANモデルHDR-GANを提案する。
本手法は,敵対学習を取り入れることで,欠落したコンテンツのある領域に忠実な情報を生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-03T11:42:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。