Att upprätta täta korrespondenser mellan flera bilder är en grundläggande uppgift i många tillämpningar. Att hitta en tillförlitlig överensstämmelse mellan multimodala eller multispektrala bilder är dock fortfarande inte löst på grund av deras utmanande fotometriska och geometriska variationer. I detta dokument föreslår vi en ny tät deskriptor, kallad tät adaptiv självkorrelering (DASC), för att uppskatta tät multimodal och multispektral korrespondens. Baserat på en observation att självlikviditet som finns inom bilder är robust för att avbilda modalitetsvariationer, definierar vi deskriptorn med en serie av en adaptiv självkorrelationsmått mellan plåster som provtas av en randomiserad mottaglig fältpooling, där ett provtagningsmönster erhålls med hjälp av en discriminativ inlärning. Den beräkningsmässiga redundansen av täta deskriptorer minskas dramatiskt genom att tillämpa snabb edge-aware filtrering. Dessutom föreslår vi, för att ta itu med geometriska variationer inklusive skala och rotation, en geometri-invariant DASC (GI-DASC) deskriptor som effektivt utnyttjar DASC genom en superpixel-baserad representation. För en kvantitativ utvärdering av GI-DASC bygger vi ett nytt multimodalt riktmärke som varierande fotometriska och geometriska förhållanden. Experimentella resultat visar DASC:s och GI-DASC:s enastående resultat i många fall med täta multimodala och multispektrala korrespondenser.
Kim och Al. I REF föreslogs en tät modell för adaptiv självkorrelering (DASC) som kan uppskatta täta överensstämmelser mellan multisensorbilder. Men det är inte likgiltigt för de radiometriska skillnaderna mellan multisensorbilder.
DASC: Robust Dense Descriptor for Multi-Modal and Multi-Spectral Correspondence Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}