用于材料分割的角度亮度
计算机视觉与模式识别
2020-09-24 v1 机器人学
摘要
运动相机为每个像素提供多次强度测量，然而语义分割、材料识别和物体识别往往未利用该信息。通过对运动相机序列若干帧进行基本对齐，可获得随多个角度变化的强度分布。先前工作已充分表明，亮度直方图与自然图像的统计量为材料识别提供了强有力线索。我们利用逐像素的“角度亮度分布”作为判别表面材料的关键特征。多视角卫星图像序列中的角度空间采样是对材料底层反射函数的非结构化采样。对于真实世界材料，存在显著的类内差异，可通过构建角度亮度网络（AngLNet）加以处理。该网络将多图像的角度反射线索与空间线索作为全卷积网络的输入，用于材料分割。我们展示了 AngLNet 在卫星图像材料分割上相较先前最优方法的性能提升。
引用
@article{arxiv.2009.10825,
title = {Angular Luminance for Material Segmentation},
author = {Jia Xue and Matthew Purri and Kristin Dana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.10825},
year = {2020}
}
备注
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2020