Fugu-MT 論文翻訳(概要): Feature Point Extraction for Extra-Affine Image

論文の概要: Feature Point Extraction for Extra-Affine Image

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03479v1
Date: Wed, 05 Mar 2025 13:16:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-06 15:52:02.785871
Title: Feature Point Extraction for Extra-Affine Image
Title（参考訳）: 外部アフィン画像の特徴点抽出
Authors: Tao Wang, Yinghui Wang, Yanxing Liang, Liangyi Huang, Jinlong Yang, Wei Li, Xiaojuan Ning,
Abstract要約: 大規模アフィン変換では, 特徴抽出の安定性は急速に低下する。本稿では,AISFTに対する改善を示す手法を提案する。現在は、外付け画像の最も高速な特徴抽出方法として位置づけられている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.959436164188377
License:
Abstract: The issue concerning the significant decline in the stability of feature extraction for images subjected to large-angle affine transformations, where the angle exceeds 50 degrees, still awaits a satisfactory solution. Even ASIFT, which is built upon SIFT and entails a considerable number of image comparisons simulated by affine transformations, inevitably exhibits the drawbacks of being time-consuming and imposing high demands on memory usage. And the stability of feature extraction drops rapidly under large-view affine transformations. Consequently, we propose a method that represents an improvement over ASIFT. On the premise of improving the precision and maintaining the affine invariance, it currently ranks as the fastest feature extraction method for extra-affine images that we know of at present. Simultaneously, the stability of feature extraction regarding affine transformation images has been approximated to the maximum limits. Both the angle between the shooting direction and the normal direction of the photographed object (absolute tilt angle), and the shooting transformation angle between two images (transition tilt angle) are close to 90 degrees. The central idea of the method lies in obtaining the optimal parameter set by simulating affine transformation with the reference image. And the simulated affine transformation is reproduced by combining it with the Lanczos interpolation based on the optimal parameter set. Subsequently, it is combined with ORB, which exhibits excellent real-time performance for rapid orientation binary description. Moreover, a scale parameter simulation is introduced to further augment the operational efficiency.
Abstract（参考訳）: 角が50度を超える大角アフィン変換を受ける画像の特徴抽出の安定性の大幅な低下に関する問題は、まだ満足できる解を待っている。 ASIFTはSIFT上に構築され、アフィン変換によってシミュレートされた画像の比較をかなり多く含むが、必然的にメモリ使用量に対する高い要求に時間を要するという欠点を示す。また, 大視野アフィン変換では, 特徴抽出の安定性が急速に低下する。そこで本研究では,AISFTに対する改善を示す手法を提案する。精度の向上とアフィンの不変性の維持を前提として、現在我々が知っているファイン外画像の最も高速な特徴抽出法として位置づけられている。同時に、アフィン変換画像に関する特徴抽出の安定性を最大限に近似した。撮影対象物の撮影方向と正常方向(絶対傾き角度)の角度と、2つの画像(遷移傾き角度)間の撮影変換角度とが90度に近い。この手法の中心的な考え方は、アフィン変換と参照画像とのシミュレートによって設定された最適パラメータを得ることである。そして、最適化されたアフィン変換を最適パラメータ集合に基づいてランツォス補間と組み合わせて再現する。その後、ORBと組み合わせて、高速なオリエンテーションバイナリ記述のための優れたリアルタイム性能を示す。さらに、運用効率をさらに高めるため、スケールパラメーターシミュレーションを導入する。

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