論文の概要: Dense Cross-Scale Image Alignment With Fully Spatial Correlation and Just Noticeable Difference Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09028v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 01:26:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.364337
• Title: Dense Cross-Scale Image Alignment With Fully Spatial Correlation and Just Noticeable Difference Guidance
• Title（参考訳）: 空間相関と特徴的差分誘導による高次元画像アライメント
• Authors: Jinkun You, Jiaxue Li, Jie Zhang, Yicong Zhou,
• Abstract要約: 既存の教師なし画像アライメント手法は、限られた精度と高い計算複雑性を示す。 本稿では,階層的特徴間の相関を考慮し,アライメントの困難さを低減するため,高密度なクロススケール画像アライメントモデルを提案する。 我々のモデルは、使用するスケール数を調整することにより、精度と効率の柔軟なトレードオフをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.06973005232111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing unsupervised image alignment methods exhibit limited accuracy and high computational complexity. To address these challenges, we propose a dense cross-scale image alignment model. It takes into account the correlations between cross-scale features to decrease the alignment difficulty. Our model supports flexible trade-offs between accuracy and efficiency by adjusting the number of scales utilized. Additionally, we introduce a fully spatial correlation module to further improve accuracy while maintaining low computational costs. We incorporate the just noticeable difference to encourage our model to focus on image regions more sensitive to distortions, eliminating noticeable alignment errors. Extensive quantitative and qualitative experiments demonstrate that our method surpasses state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 既存の教師なし画像アライメント手法は、限られた精度と高い計算複雑性を示す。 これらの課題に対処するため,我々は高密度なクロススケール画像アライメントモデルを提案する。 それは、アライメントの困難さを軽減するために、クロススケールな特徴間の相関を考慮する。 我々のモデルは、使用するスケール数を調整することにより、精度と効率の柔軟なトレードオフをサポートする。 さらに,計算コストを低く抑えながら精度を向上する空間相関モジュールも導入した。 我々のモデルは、歪みに敏感な画像領域に焦点を合わせ、顕著なアライメントエラーを排除できるように、最も注目すべき違いを取り入れています。 大規模な定量的および定性的実験により、我々の手法が最先端のアプローチを超越していることが証明された。

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