論文の概要: Comparative Analysis of Advanced Feature Matching Algorithms in Challenging High Spatial Resolution Optical Satellite Stereo Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06246v1
- Date: Fri, 10 May 2024 05:05:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 16:37:41.755573
- Title: Comparative Analysis of Advanced Feature Matching Algorithms in Challenging High Spatial Resolution Optical Satellite Stereo Scenarios
- Title（参考訳）: 高分解能光衛星ステレオシナリオにおける高度な特徴マッチングアルゴリズムの比較解析
- Authors: Qiyan Luo, Jidan Zhang, Yuzhen Xie, Xu Huang, Ting Han,
- Abstract要約: 我々は、HSR光衛星ステレオの様々な高度な特徴マッチングアルゴリズムを評価する。
以上の結果から, 強靭性, 精度, 分布, 効率のバランスをとる上で, SuperPoint + LightGlue の総合的な優れた性能が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3757189414469417
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Feature matching determines the orientation accuracy for the High Spatial Resolution (HSR) optical satellite stereos, subsequently impacting several significant applications such as 3D reconstruction and change detection. However, the matching of off-track HSR optical satellite stereos often encounters challenging conditions including wide-baseline observation, significant radiometric differences, multi-temporal changes, varying spatial resolutions, inconsistent spectral resolution, and diverse sensors. In this study, we evaluate various advanced feature matching algorithms for HSR optical satellite stereos. Utilizing a specially constructed dataset from five satellites across six challenging scenarios, HSROSS Dataset, we conduct a comparative analysis of four algorithms: the traditional SIFT, and deep-learning based methods including SuperPoint + SuperGlue, SuperPoint + LightGlue, and LoFTR. Our findings highlight overall superior performance of SuperPoint + LightGlue in balancing robustness, accuracy, distribution, and efficiency, showcasing its potential in complex HSR optical satellite scenarios.
- Abstract（参考訳）: 特徴マッチングは、高空間分解能(HSR)光学衛星ステレオの配向精度を決定し、3次元再構成や変化検出などの重要な応用に影響を及ぼす。
しかし、軌道外のHSR光学衛星ステレオのマッチングは、広線観測、有意な放射差、多時間変化、空間分解能の変化、スペクトル分解能の不整合、多様なセンサーを含む困難な条件にしばしば遭遇する。
本研究では,HSR光衛星ステレオの様々な特徴マッチングアルゴリズムについて検討した。
HSROSS Datasetという6つの難題にまたがる5つの衛星から特別に構築されたデータセットを利用することで、従来のSIFTとSuperPoint + SuperGlue、SuperPoint + LightGlue、LoFTRの4つのアルゴリズムの比較分析を行う。
以上の結果から,高ロバスト性,精度,分布,効率のバランスをとる上でのSuperPoint + LightGlueの総合的な性能は,複雑なHSR衛星のシナリオにおけるその可能性を示している。
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