A Nerf-Based Color Consistency Method for Remote Sensing Images

要約

季節、照明、大気条件の違いにより、取得された画像の測光は大きく変化し、モザイク画像の端に明らかな継ぎ目が生じます。
従来の方法は 2 つのカテゴリに分類できます。1 つは絶対放射線補正で、もう 1 つは相対放射線正規化です。
我々は、多視点画像の色一貫性補正の NeRF ベースの方法を提案します。この方法では、暗黙的な表現を使用して画像の特徴を織り合わせ、特徴空間を再照明して新しい視点を持つ融合画像を生成します。
実験には、距離と時間差が大きい Superview-1 衛星画像と UAV 画像を選択しました。
実験結果は、私たちの方法によって生成された合成画像が優れた視覚効果とエッジでの滑らかな色の遷移を持っていることを示しています。

要約(オリジナル)

Due to different seasons, illumination, and atmospheric conditions, the photometric of the acquired image varies greatly, which leads to obvious stitching seams at the edges of the mosaic image. Traditional methods can be divided into two categories, one is absolute radiation correction and the other is relative radiation normalization. We propose a NeRF-based method of color consistency correction for multi-view images, which weaves image features together using implicit expressions, and then re-illuminates feature space to generate a fusion image with a new perspective. We chose Superview-1 satellite images and UAV images with large range and time difference for the experiment. Experimental results show that the synthesize image generated by our method has excellent visual effect and smooth color transition at the edges.

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