論文の概要: Stereophotoclinometry Revisited

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08252v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 04:33:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:18:56.514671
• Title: Stereophotoclinometry Revisited
• Title（参考訳）: ステレオフォトクリノメトリ再考
• Authors: Travis Driver, Andrew Vaughan, Yang Cheng, Adnan Ansar, John Christian, Panagiotis Tsiotras,
• Abstract要約: Photoclinometry-from-Motion (PhoMo) は、フォトクリノメトリ技法をキーポイントベースの構造移動システムに組み込む新しいフレームワークである。 PhoMoは、検出されたランドマークで表面の正常とアルベドを推定し、自律的な表面を改善し、小さな天体の形状を特徴づける。 提案された枠組みは、小惑星Vestaと小惑星CeresへのDawnミッションによって撮影された実際の画像に基づいて検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.971236515078857
• License:
• Abstract: Image-based surface reconstruction and characterization is crucial for missions to small celestial bodies, as it informs mission planning, navigation, and scientific analysis. However, current state-of-the-practice methods, such as stereophotoclinometry (SPC), rely heavily on human-in-the-loop verification and high-fidelity a priori information. This paper proposes Photoclinometry-from-Motion (PhoMo), a novel framework that incorporates photoclinometry techniques into a keypoint-based structure-from-motion (SfM) system to estimate the surface normal and albedo at detected landmarks to improve autonomous surface and shape characterization of small celestial bodies from in-situ imagery. In contrast to SPC, we forego the expensive maplet estimation step and instead use dense keypoint measurements and correspondences from an autonomous keypoint detection and matching method based on deep learning. Moreover, we develop a factor graph-based approach allowing for simultaneous optimization of the spacecraft's pose, landmark positions, Sun-relative direction, and surface normals and albedos via fusion of Sun vector measurements and image keypoint measurements. The proposed framework is validated on real imagery taken by the Dawn mission to the asteroid 4 Vesta and the minor planet 1 Ceres and compared against an SPC reconstruction, where we demonstrate superior rendering performance compared to an SPC solution and precise alignment to a stereophotogrammetry (SPG) solution without relying on any a priori camera pose and topography information or humans-in-the-loop.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づく表面の再構成と特徴付けは、小さな天体へのミッションには不可欠であり、ミッション計画、ナビゲーション、科学分析を知らせる。 しかしながら、ステレオフォトクリノメトリ(SPC)のような現在の実践的手法は、ループ内検証と高忠実度優先情報に大きく依存している。 本稿では,光クリノメトリ手法をキーポイントベース構造移動(SfM)システムに組み込んだ光クリノメトリー(PhoMo)を提案する。 SPCとは対照的に,我々は高価なmaplet推定ステップを先取りし,深層学習に基づく自律的キーポイント検出・マッチング手法から,高密度なキーポイント計測と対応を用いる。 さらに, 衛星の姿勢, ランドマーク位置, 太陽相対方向, 表面正規度とアルベドの同時最適化をサンベクター測定と画像キーポイント測定の融合により実現した因子グラフに基づく手法を開発した。 提案手法は、小惑星4ベスタと小惑星1ケレスへのドーンミッションによって撮影された実画像に基づいて検証され、SPCの再構成と比較され、SPCの溶液よりも優れたレンダリング性能を示し、プリオリカメラのポーズや地形情報や人為的なループに依存することなく、立体光度測定(SPG)の溶液への正確なアライメントを示す。

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