季節変化に強い衛星画像の密なステレオマッチング

• 衛星画像からの3D再構築は、同時に取得されたステレオペアに依存しています。
• 本研究では、合成画像ペアを用いて季節変化に強い密なステレオマッチングモデルを提案します。
• SeasonStereoは、従来の手法と同等の精度を保ちながら、リアルなデータの整列を必要としません。

衛星画像からの3D再構築は、同時に取得された画像に依存するため、季節や照明条件の異なる多日付画像では難しい課題です。本論文では、合成画像ペアを用いて季節変化に強い密なステレオマッチング手法「SeasonStereo」を提案します。この手法は、従来のLiDAR監視モデルと同等の精度を持ちながら、リアルなデータの整列を必要とせず、コストを抑えた大規模な3D再構築を可能にします。特に、衛星画像を活用した研究や応用に興味がある方におすすめです。

衛星画像解析や3D再構築に興味がある研究者や技術者に向いています。