論文の概要: Impact of Underwater Image Enhancement on Feature Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21715v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 11:45:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.14698
- Title: Impact of Underwater Image Enhancement on Feature Matching
- Title（参考訳）: 水中画像強調が特徴マッチングに及ぼす影響
- Authors: Jason M. Summers, Mark W. Jones,
- Abstract要約: そこで我々は,水中画像強調の成功を評価するための定量的尺度として,局所的マッチング安定性とFarthest Matchable frameを紹介した。
この強化プロセスは、光吸収、散乱、海洋成長、破片による視覚的劣化に対処する。
フレームマッチング性能に及ぼす強化手法の影響を評価するため,水中環境に適した新しい評価枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4604003661048266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce local matching stability and furthest matchable frame as quantitative measures for evaluating the success of underwater image enhancement. This enhancement process addresses visual degradation caused by light absorption, scattering, marine growth, and debris. Enhanced imagery plays a critical role in downstream tasks such as path detection and autonomous navigation for underwater vehicles, relying on robust feature extraction and frame matching. To assess the impact of enhancement techniques on frame-matching performance, we propose a novel evaluation framework tailored to underwater environments. Through metric-based analysis, we identify strengths and limitations of existing approaches and pinpoint gaps in their assessment of real-world applicability. By incorporating a practical matching strategy, our framework offers a robust, context-aware benchmark for comparing enhancement methods. Finally, we demonstrate how visual improvements affect the performance of a complete real-world algorithm -- Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) -- reinforcing the framework's relevance to operational underwater scenarios.
- Abstract（参考訳）: そこで我々は,水中画像強調の成功を評価するための定量的尺度として,局所的マッチング安定性とFarthest Matchable frameを紹介した。
この強化プロセスは、光吸収、散乱、海洋成長、破片による視覚的劣化に対処する。
強調画像は、水中車両の経路検出や自律ナビゲーションといった下流タスクにおいて、ロバストな特徴抽出とフレームマッチングに依存する重要な役割を担っている。
フレームマッチング性能に及ぼす強化手法の影響を評価するため,水中環境に適した新しい評価枠組みを提案する。
計量に基づく分析により,既存のアプローチの強みと限界を同定し,実世界の適用性を評価する。
実践的なマッチング戦略を取り入れることで、拡張手法を比較するための堅牢でコンテキスト対応のベンチマークを提供する。
最後に、視覚的改善が完全な実世界のアルゴリズム -- 同時局所化とマッピング(SLAM) -- のパフォーマンスに与える影響を実証し、運用中の水中シナリオに対するフレームワークの関連性を強化する。
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