Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Asynchronous Kalman Filter for Hybrid Event Cameras

論文の概要: An Asynchronous Kalman Filter for Hybrid Event Cameras

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05590v2
Date: Mon, 12 Apr 2021 08:32:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-15 06:12:52.996071
Title: An Asynchronous Kalman Filter for Hybrid Event Cameras
Title（参考訳）: ハイブリッドイベントカメラのための非同期カルマンフィルタ
Authors: Ziwei Wang, Yonhon Ng, Cedric Scheerlinck, Robert Mahony
Abstract要約: イベントカメラはhdrの視覚情報をぼやけることなく捉えるのに理想的だ。従来のイメージセンサーは、ゆっくりと変化するシーンの絶対強度を効果的に測定するが、高いダイナミックレンジや素早く変化するシーンでは不十分である。本稿では,ハイダイナミックレンジシナリオのためのイベントベースビデオ再構成パイプラインを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.600773150848543
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Event cameras are ideally suited to capture HDR visual information without blur but perform poorly on static or slowly changing scenes. Conversely, conventional image sensors measure absolute intensity of slowly changing scenes effectively but do poorly on high dynamic range or quickly changing scenes. In this paper, we present an event-based video reconstruction pipeline for High Dynamic Range (HDR) scenarios. The proposed algorithm includes a frame augmentation pre-processing step that deblurs and temporally interpolates frame data using events. The augmented frame and event data are then fused using a novel asynchronous Kalman filter under a unifying uncertainty model for both sensors. Our experimental results are evaluated on both publicly available datasets with challenging lighting conditions and fast motions and our new dataset with HDR reference. The proposed algorithm outperforms state-of-the-art methods in both absolute intensity error (48% reduction) and image similarity indexes (average 11% improvement).
Abstract（参考訳）: イベントカメラは、ぼやけずにHDRの視覚情報をキャプチャするのに理想的だが、静的またはゆっくりと変化するシーンでは性能が良くない。逆に、従来の画像センサは、ゆっくりと変化するシーンの絶対強度を効果的に測定するが、高いダイナミックレンジや素早く変化するシーンでは不十分である。本稿では,ハイダイナミックレンジ(hdr)シナリオのためのイベントベースの映像再構成パイプラインを提案する。提案アルゴリズムは,時間的にフレームデータをイベントで補間するフレーム拡張前処理ステップを含む。拡張フレームとイベントデータは、両センサの統一不確実性モデルの下で、新しい非同期カルマンフィルタを用いて融合される。実験結果は、照明条件や高速動作に挑戦する公開データセットと、HDR参照による新しいデータセットの両方で評価される。提案アルゴリズムは,絶対強度誤差(48%削減)と画像類似度指数(平均11%改善)の両方において,最先端の手法より優れている。

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