Efficient Match Pair Retrieval for Large-scale UAV Images via Graph Indexed Global Descriptor

要約

SfM (Structure from Motion) は、UAV (無人航空機) の画像の方向付けに広く使用されています。
その効率は特徴マッチングによって直接影響されます。
画像検索は一致ペアの選択に広く使用されていますが、多数の局所特徴と使用されるコードブックのサイズが大きいため、高い計算コストが消費されます。
したがって、この論文では、効率的な一致ペア検索方法を提案し、並列 SfM 再構成のための統合ワークフローを実装します。
まず、UAV 画像とローカル特徴の冗長性を考慮して、個々のコードブックがオンラインでトレーニングされます。これにより、他のデータセットからのトレーニング コードブックの曖昧さが回避されます。
第二に、各画像のローカル特徴は、トレーニングされたコードブックを使用した VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) 集約を通じて単一の高次元グローバル記述子に集約されます。これにより、特徴の数と画像内の最近傍検索の負担が大幅に軽減されます。
インデックス作成。
3 番目に、グローバル記述子は、最近傍検索用の HNSW (Hierarchical Navigable Small World) ベースのグラフ構造を介してインデックス付けされます。
次に、適応閾値選択戦略を使用して一致ペアが取得され、分割統治ベースの並列 SfM 再構成のためのビュー グラフの作成に利用されます。
最後に、提案されたソリューションのパフォーマンスが 3 つの大規模 UAV データセットを使用して検証されました。
テスト結果は、提案されたソリューションが 36 ～ 108 の範囲の高速化率で一致ペアの検索を加速し、相対方向と絶対方向の両方で競合する精度で SfM 再構成の効率を向上させることを示しています。

要約(オリジナル)

SfM (Structure from Motion) has been extensively used for UAV (Unmanned Aerial Vehicle) image orientation. Its efficiency is directly influenced by feature matching. Although image retrieval has been extensively used for match pair selection, high computational costs are consumed due to a large number of local features and the large size of the used codebook. Thus, this paper proposes an efficient match pair retrieval method and implements an integrated workflow for parallel SfM reconstruction. First, an individual codebook is trained online by considering the redundancy of UAV images and local features, which avoids the ambiguity of training codebooks from other datasets. Second, local features of each image are aggregated into a single high-dimension global descriptor through the VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) aggregation by using the trained codebook, which remarkably reduces the number of features and the burden of nearest neighbor searching in image indexing. Third, the global descriptors are indexed via the HNSW (Hierarchical Navigable Small World) based graph structure for the nearest neighbor searching. Match pairs are then retrieved by using an adaptive threshold selection strategy and utilized to create a view graph for divide-and-conquer based parallel SfM reconstruction. Finally, the performance of the proposed solution has been verified using three large-scale UAV datasets. The test results demonstrate that the proposed solution accelerates match pair retrieval with a speedup ratio ranging from 36 to 108 and improves the efficiency of SfM reconstruction with competitive accuracy in both relative and absolute orientation.

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