論文の概要: Image Matching Filtering and Refinement by Planes and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09484v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 14:37:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:24:29.205186
• Title: Image Matching Filtering and Refinement by Planes and Beyond
• Title（参考訳）: 平面及びそれ以上の面による画像マッチングフィルタリングと微細化
• Authors: Fabio Bellavia, Zhenjun Zhao, Luca Morelli, Fabio Remondino,
• Abstract要約: 本稿では,画像マッチングにおけるスパース対応のフィルタリングと精細化のためのモジュール型非深度学習手法を提案する。 提案手法は, 標準データセットと画像マッチングパイプラインで広く評価され, 最先端のアプローチと比較される。 実験の結果,提案した非深層学習の幾何学的アプローチは,最近の最先端のディープラーニング手法に匹敵する,あるいは同等な性能を達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.184339776177486
• License:
• Abstract: This paper introduces a modular, non-deep learning method for filtering and refining sparse correspondences in image matching. Assuming that motion flow within the scene can be approximated by local homography transformations, matches are aggregated into overlapping clusters corresponding to virtual planes using an iterative RANSAC-based approach, with non-conforming correspondences discarded. Moreover, the underlying planar structural design provides an explicit map between local patches associated with the matches, enabling optional refinement of keypoint positions through cross-correlation template matching after patch reprojection. Finally, to enhance robustness and fault-tolerance against violations of the piece-wise planar approximation assumption, a further strategy is designed for minimizing relative patch distortion in the plane reprojection by introducing an intermediate homography that projects both patches into a common plane. The proposed method is extensively evaluated on standard datasets and image matching pipelines, and compared with state-of-the-art approaches. Unlike other current comparisons, the proposed benchmark also takes into account the more general, real, and practical cases where camera intrinsics are unavailable. Experimental results demonstrate that our proposed non-deep learning, geometry-based approach achieves performances that are either superior to or on par with recent state-of-the-art deep learning methods. Finally, this study suggests that there are still development potential in actual image matching solutions in the considered research direction, which could be in the future incorporated in novel deep image matching architectures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像マッチングにおけるスパース対応のフィルタリングと精細化のためのモジュール型非深度学習手法を提案する。 シーン内の動きの流れを局所的ホモグラフィ変換によって近似できると仮定すると、一致は繰り返しRANSACベースのアプローチを用いて仮想平面に対応する重なり合うクラスタに集約され、非コンフォーミング対応は破棄される。 さらに、基礎となる平面構造設計は、マッチに関連するローカルパッチ間の明示的なマップを提供し、パッチ再プロジェクション後の相互相関テンプレートマッチングを通じてキーポイント位置の任意の改善を可能にする。 最後に,平面近似仮定の破れに対する堅牢性と耐障害性を高めるため,両パッチを共通平面に投影する中間ホモグラフィを導入し,平面再投影における相対的パッチ歪みを最小化するためのさらなる戦略を考案した。 提案手法は, 標準データセットと画像マッチングパイプラインで広く評価され, 最先端のアプローチと比較される。 他の比較と異なり、提案されたベンチマークは、カメラ固有の概念が利用できない、より一般的な、現実的で実践的なケースも考慮に入れている。 実験の結果,提案した非深層学習の幾何学的アプローチは,最近の最先端のディープラーニング手法に匹敵する,あるいは同等な性能を達成できることが示された。 最後に,本研究は,将来新たな深層画像マッチングアーキテクチャに組み込まれる可能性がある研究方向において,実際の画像マッチングソリューションにはまだ発展の可能性があることを示唆する。

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