Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Nerf-Based Color Consistency Method for Remote Sensing Images

論文の概要: A Nerf-Based Color Consistency Method for Remote Sensing Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05557v1
Date: Fri, 08 Nov 2024 13:26:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-11 14:55:33.996934
Title: A Nerf-Based Color Consistency Method for Remote Sensing Images
Title（参考訳）: リモートセンシング画像のNerfに基づく色一貫性法
Authors: Zongcheng Zuo, Yuanxiang Li, Tongtong Zhang,
Abstract要約: 暗黙の表現を用いて画像特徴を一緒に織り込み、次に特徴空間を再照らし、新しい視点で融合画像を生成する、多視点画像のためのNeRFに基づく色整合法を提案する。実験結果から,本手法により生成した合成画像は,エッジにおける視覚効果とスムーズな色遷移に優れることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
License:
Abstract: Due to different seasons, illumination, and atmospheric conditions, the photometric of the acquired image varies greatly, which leads to obvious stitching seams at the edges of the mosaic image. Traditional methods can be divided into two categories, one is absolute radiation correction and the other is relative radiation normalization. We propose a NeRF-based method of color consistency correction for multi-view images, which weaves image features together using implicit expressions, and then re-illuminates feature space to generate a fusion image with a new perspective. We chose Superview-1 satellite images and UAV images with large range and time difference for the experiment. Experimental results show that the synthesize image generated by our method has excellent visual effect and smooth color transition at the edges.
Abstract（参考訳）: 季節、照明条件、大気条件により、取得した画像の光度は大幅に変化し、モザイク画像の端に明らかな縫い目が生じる。従来の方法は、絶対的な放射線補正と相対的な放射線正規化の2つのカテゴリに分けられる。暗黙の表現を用いて画像特徴を織り合わせ、次に特徴空間を再照らし、新しい視点で融合画像を生成する、多視点画像に対するNeRFに基づく色整合補正法を提案する。実験ではSuperview-1衛星画像とUAV画像の広い範囲と時間差を選択した。実験結果から,本手法により生成した合成画像は,エッジにおける視覚効果とスムーズな色遷移に優れることがわかった。

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