論文の概要: Pixel-Accurate Epipolar Guided Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18401v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 01:46:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.909626
• Title: Pixel-Accurate Epipolar Guided Matching
• Title（参考訳）: Pixel-Accurate Epipolar Guided Matching
• Authors: Oleksii Nasypanyi, Francois Rameau,
• Abstract要約: キーポイントマッチングは、反復的なテクスチャやワイドベースラインビューのような困難な条件下では遅く、信頼性が低い。 これらのエピポーラ誘導マッチングアプローチは、SfMのようなタスクで有効であることが証明されている。 これらの制限を、角空間で直接候補選択を行う正確な定式化で解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.114588535563868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Keypoint matching can be slow and unreliable in challenging conditions such as repetitive textures or wide-baseline views. In such cases, known geometric relations (e.g., the fundamental matrix) can be used to restrict potential correspondences to a narrow epipolar envelope, thereby reducing the search space and improving robustness. These epipolar-guided matching approaches have proved effective in tasks such as SfM; however, most rely on coarse spatial binning, which introduces approximation errors, requires costly post-processing, and may miss valid correspondences. We address these limitations with an exact formulation that performs candidate selection directly in angular space. In our approach, each keypoint is assigned a tolerance circle which, when viewed from the epipole, defines an angular interval. Matching then becomes a 1D angular interval query, solved efficiently in logarithmic time with a segment tree. This guarantees pixel-level tolerance, supports per-keypoint control, and removes unnecessary descriptor comparisons. Extensive evaluation on ETH3D demonstrates noticeable speedups over existing approaches while recovering exact correspondence sets.
• Abstract（参考訳）: キーポイントマッチングは、反復的なテクスチャやワイドベースラインビューのような困難な条件下では遅く、信頼性が低い。 そのような場合、既知の幾何学的関係(例えば基本行列)は、狭い極小エンベロープへのポテンシャル対応を制限し、探索空間を減少させ、ロバスト性を向上させるために用いられる。 これらのエピポーラ誘導マッチングアプローチは、SfMのようなタスクで有効であることが証明されているが、ほとんどの場合、近似誤差を導入し、コストがかかる後処理が必要であり、有効な対応を見逃す可能性がある、粗い空間ビンニングに依存している。 これらの制限を、角空間で直接候補選択を行う正確な定式化で解決する。 提案手法では,各キーポイントには,エピポーラから見ると角間隔が定義されるトレランス円が割り当てられる。 マッチングは1次元の角間隔クエリとなり、セグメントツリーと対数時間で効率よく解決される。 これによりピクセルレベルの耐性が保証され、キーポイント単位の制御がサポートされ、不要な記述子比較が削除される。 ETH3Dの広範囲な評価は、正確な対応集合を復元しながら、既存のアプローチよりも顕著なスピードアップを示す。

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