論文の概要: ESL: Event-based Structured Light

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15510v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 15:47:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 15:18:59.724330
• Title: ESL: Event-based Structured Light
• Title（参考訳）: ESL:イベントベースの構造化光
• Authors: Manasi Muglikar, Guillermo Gallego, Davide Scaramuzza
• Abstract要約: イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーであり、標準的なカメラよりも大きな利点がある。 本稿では,イベントカメラを用いた新しい構造化光システムを提案し,高精度かつ高速な深度センシングの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.77144631509817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras are bio-inspired sensors providing significant advantages over standard cameras such as low latency, high temporal resolution, and high dynamic range. We propose a novel structured-light system using an event camera to tackle the problem of accurate and high-speed depth sensing. Our setup consists of an event camera and a laser-point projector that uniformly illuminates the scene in a raster scanning pattern during 16 ms. Previous methods match events independently of each other, and so they deliver noisy depth estimates at high scanning speeds in the presence of signal latency and jitter. In contrast, we optimize an energy function designed to exploit event correlations, called spatio-temporal consistency. The resulting method is robust to event jitter and therefore performs better at higher scanning speeds. Experiments demonstrate that our method can deal with high-speed motion and outperform state-of-the-art 3D reconstruction methods based on event cameras, reducing the RMSE by 83% on average, for the same acquisition time.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーであり、低レイテンシ、高時間分解能、高ダイナミックレンジなどの標準カメラに対する大きな利点を提供する。 本稿では,イベントカメラを用いた新しい構造化光システムを提案し,高精度かつ高速な深度センシングの課題に対処する。 この装置は16ミリ秒間,ラスタ走査パターンでシーンを均一に照射するイベントカメラとレーザポイントプロジェクタから構成されるので,信号遅延やジッタの存在下では,高速でノイズ深度推定を行うことができる。 対照的に、時空間整合性と呼ばれる事象相関を利用したエネルギー関数を最適化する。 この手法はイベントジッタに対して堅牢であり、より高い走査速度で性能が向上する。 提案手法は,イベントカメラを用いた高速動作と最先端の3d再構成手法を上回って,rmseを平均83%削減し,同時取得時間を短縮できることが実証された。

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