論文の概要: Illuminant and light direction estimation using Wasserstein distance method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05802v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 19:20:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-16 07:11:39.118442
• Title: Illuminant and light direction estimation using Wasserstein distance method
• Title（参考訳）: Wasserstein 距離法による照明・光方向推定
• Authors: Selcuk Yazar,
• Abstract要約: 本研究では,ワッサーシュタイン距離を用いて画像中の照度と光方向を推定する手法を提案する。 多様な画像に対する実験は、支配的な光源を検出し、その方向を推定する手法の有効性を示す。 このアプローチは、光源のローカライゼーション、画像の品質評価、オブジェクト検出の強化において、将来性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Illumination estimation remains a pivotal challenge in image processing, particularly for robotics, where robust environmental perception is essential under varying lighting conditions. Traditional approaches, such as RGB histograms and GIST descriptors, often fail in complex scenarios due to their sensitivity to illumination changes. This study introduces a novel method utilizing the Wasserstein distance, rooted in optimal transport theory, to estimate illuminant and light direction in images. Experiments on diverse images indoor scenes, black-and-white photographs, and night images demonstrate the method's efficacy in detecting dominant light sources and estimating their directions, outperforming traditional statistical methods in complex lighting environments. The approach shows promise for applications in light source localization, image quality assessment, and object detection enhancement. Future research may explore adaptive thresholding and integrate gradient analysis to enhance accuracy, offering a scalable solution for real-world illumination challenges in robotics and beyond.
• Abstract（参考訳）: 照明推定は、特に様々な照明条件下では、堅牢な環境認識が不可欠であるロボット工学において、画像処理において重要な課題である。 RGBヒストグラムやGISTディスクリプタといった従来のアプローチは、照明変化に対する感度のために複雑なシナリオで失敗することが多い。 本研究では,最適な輸送理論に根ざしたワッサーシュタイン距離を利用して,画像中の照度と光方向を推定する手法を提案する。 室内の様々な画像、白黒写真、夜間画像の実験は、複雑な照明環境において従来の統計手法よりも優れ、支配的な光源を検出し、その方向を推定する手法の有効性を実証している。 このアプローチは、光源のローカライゼーション、画像の品質評価、オブジェクト検出の強化において、将来性を示す。 今後の研究は、適応的なしきい値の設定と、精度を高めるための勾配解析の統合、そしてロボット工学などにおける現実の照明課題に対するスケーラブルなソリューションの提供を検討するだろう。

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