要約
マルチモーダル画像のスティッチングは困難な場合があります。
そのため、このホワイトペーパーでは、OpenCV のスティッチング モジュールを利用する、ユニークで包括的な画像スティッチング パイプラインを考案しました。
私たちのアプローチは、特徴ベースのマッチング、変換推定、ブレンディング技術を統合し、画像間の照明、スケール、方向の違いに関係なく、最高品質のパノラマ ビューを実現します。
私たちはさまざまなデータセットを使用してパイプラインをテストしたところ、シーンの理解を強化し、現実世界のアプリケーションを見つけるのに非常に効果的であることがわかりました。
要約(オリジナル)
Multi-modal image stitching can be a difficult feat. That’s why, in this paper, we’ve devised a unique and comprehensive image-stitching pipeline that taps into OpenCV’s stitching module. Our approach integrates feature-based matching, transformation estimation, and blending techniques to bring about panoramic views that are of top-tier quality – irrespective of lighting, scale or orientation differences between images. We’ve put our pipeline to the test with a varied dataset and found that it’s very effective in enhancing scene understanding and finding real-world applications.
arxiv情報
著者 | Aritra Dutta,Dr. G Suseela,Asmita Sood |
発行日 | 2023-12-28 13:24:48+00:00 |
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