#55
summarized by : Masanori YANO
Matching in the Dark: A Dataset for Matching Image Pairs of Low-Light Scenes

どんな論文か?

Structure-from-MotionやVisual SLAMで使用される、複数の画像の特徴点をマッチングする手法を評価するための「低光量画像」のデータセットに関する論文。
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新規性

露光条件が異なる48通りの低光量画像と、対応する長時間露光画像のセットを、屋内54シーンと屋外54シーンの各々で2箇所の異なる視点から撮影したRAWフォーマット画像のMIDデータセットを構築した。

結果

屋内と屋外の合計108シーンで、露光条件が異なる49枚ずつの画像データを取得し、マッチング結果を評価するための正解を算出した。加えて、11種類のマッチング手法と8種類の現像処理の手法で評価を行い、RAWフォーマット画像を活用することの優位性を示した。

その他(なぜ通ったか?等)

マッチングの評価のための新たな低光量画像をデータセットとして収集し、多数の手法の評価を通して知見を得たため通ったと考えられる。MIDデータセットは、プロジェクトページ( https://wenzhengchina.github.io/projects/mid/ )にて公開されている。