論文の概要: Geospecific View Generation -- Geometry-Context Aware High-resolution Ground View Inference from Satellite Views
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08061v2
- Date: Mon, 29 Jul 2024 14:49:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 20:51:41.969065
- Title: Geospecific View Generation -- Geometry-Context Aware High-resolution Ground View Inference from Satellite Views
- Title（参考訳）: 地形ビュー生成 -衛星ビューからの高分解能地上ビュー推定を考慮した幾何学的文脈-
- Authors: Ningli Xu, Rongjun Qin,
- Abstract要約: 多視点衛星画像から弱い幾何学やテクスチャを最大限に尊重するジオ特殊ビューを生成するための新しいパイプラインを提案する。
本手法は,衛星画像からの包括的情報を用いて,位置の地上画像を直接予測する。
我々のパイプラインは、衛星画像のみに基づいて、実物に近い地上ビューを初めて生成したものであることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.146618378243241
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predicting realistic ground views from satellite imagery in urban scenes is a challenging task due to the significant view gaps between satellite and ground-view images. We propose a novel pipeline to tackle this challenge, by generating geospecifc views that maximally respect the weak geometry and texture from multi-view satellite images. Different from existing approaches that hallucinate images from cues such as partial semantics or geometry from overhead satellite images, our method directly predicts ground-view images at geolocation by using a comprehensive set of information from the satellite image, resulting in ground-level images with a resolution boost at a factor of ten or more. We leverage a novel building refinement method to reduce geometric distortions in satellite data at ground level, which ensures the creation of accurate conditions for view synthesis using diffusion networks. Moreover, we proposed a novel geospecific prior, which prompts distribution learning of diffusion models to respect image samples that are closer to the geolocation of the predicted images. We demonstrate our pipeline is the first to generate close-to-real and geospecific ground views merely based on satellite images.
- Abstract（参考訳）: 都市部における衛星画像からの現実的な地上映像の予測は、衛星画像と地上画像の間に大きな差があるため、難しい課題である。
本稿では, この課題に対処するための新しいパイプラインを提案し, 多視点衛星画像から, 弱幾何やテクスチャを最大限に尊重する地形ビューを生成する。
衛星画像から部分的意味論や幾何などの画像から画像に幻覚を与える既存の手法とは異なり,衛星画像からの包括的情報を用いて地上画像を直接推定し,分解能を10以上向上させる。
本研究では,地表面における衛星データの幾何歪みを低減し,拡散ネットワークを用いた視線合成のための正確な条件の作成を実現するために,新しい建物改良手法を利用する。
さらに,予測画像の位置に近い画像サンプルを尊重するため,拡散モデルの分布学習を促す新しい地理特化先行手法を提案する。
我々のパイプラインは、衛星画像のみに基づいて、実物に近い地上ビューを初めて生成したものであることを実証する。
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