航空图像的组配准
计算机视觉与模式识别
2015-04-22 v1
摘要
本文解决了时间分离的航空图像配准任务。准确可靠地解决这一问题对于各种后续的图像理解应用至关重要。主要挑战在于陆地区域可能经历的瞬态外观变化的程度和性质，例如由光照条件变化、季节变化或非持久物体（人、车）遮挡引起的变化。我们的工作引入了几项创新：(i) 与以往所有关于航空图像配准的工作不同，我们采用基于集合的范式来处理该问题；(ii) 我们展示了如何利用局部成对约束，通过约束图结构来强制实现全局良好的配准；(iii) 我们展示了如何将从原始航空图像导出的简单整体表示用作约束图的基本构建块，从而同时实现高配准精度和速度。我们证明：(i) 所提出的方法在成对配准方面已经优于最先进技术，实现了更高的准确性和可靠性，同时降低了任务的计算成本；(ii) 集合中可用图像数量的增加始终能降低平均配准误差。
引用
@article{arxiv.1504.05299,
title = {Groupwise registration of aerial images},
author = {Ognjen Arandjelovic and Duc-Son Pham and Svetha Venkatesh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.05299},
year = {2015}
}
备注
International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2015