論文の概要: Few-shot Non-line-of-sight Imaging with Signal-surface Collaborative Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15367v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 11:19:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 14:08:24.229121
• Title: Few-shot Non-line-of-sight Imaging with Signal-surface Collaborative Regularization
• Title（参考訳）: 信号面協調正則化による非視線イメージング
• Authors: Xintong Liu, Jianyu Wang, Leping Xiao, Xing Fu, Lingyun Qiu, Zuoqiang Shi
• Abstract要約: 非視線イメージング技術は、多重反射光からターゲットを再構成することを目的としている。 最小限の測定回数でノイズロバストを再現する信号表面の協調正規化フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、救助活動や自律運転といったリアルタイム非視線画像アプリケーションにおいて大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.466941045530408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The non-line-of-sight imaging technique aims to reconstruct targets from multiply reflected light. For most existing methods, dense points on the relay surface are raster scanned to obtain high-quality reconstructions, which requires a long acquisition time. In this work, we propose a signal-surface collaborative regularization (SSCR) framework that provides noise-robust reconstructions with a minimal number of measurements. Using Bayesian inference, we design joint regularizations of the estimated signal, the 3D voxel-based representation of the objects, and the 2D surface-based description of the targets. To our best knowledge, this is the first work that combines regularizations in mixed dimensions for hidden targets. Experiments on synthetic and experimental datasets illustrated the efficiency and robustness of the proposed method under both confocal and non-confocal settings. We report the reconstruction of the hidden targets with complex geometric structures with only $5 \times 5$ confocal measurements from public datasets, indicating an acceleration of the conventional measurement process by a factor of 10000. Besides, the proposed method enjoys low time and memory complexities with sparse measurements. Our approach has great potential in real-time non-line-of-sight imaging applications such as rescue operations and autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 非視線イメージング技術は、多重反射光からターゲットを再構成することを目的としている。 既存のほとんどの方法では、リレー面上の高密度点をラスタスキャンして高品質な再構成を行い、長い取得時間を要する。 本研究では,最小限の測定回数でノイズロバストを再現する信号表面協調正規化(SSCR)フレームワークを提案する。 ベイズ推定を用いて,推定信号のジョイント正規化,物体の3次元ボクセルに基づく表現,目標の2次元面に基づく記述を設計する。 私たちの知る限りでは、これは隠れたターゲットに対する混合次元の正則化を組み合わせる最初の仕事です。 共焦点および非共焦点条件下での合成および実験データセット実験により,提案手法の有効性とロバスト性を示した。 複素幾何学的構造を持つ隠れターゲットの復元について, 公的なデータセットから5ドル=5$の共焦点測定を行い, 従来の測定過程を10000倍加速させることを示す。 また,提案手法は少ない時間とメモリの複雑度とスパース測定を満足する。 我々のアプローチは、救助活動や自動運転といったリアルタイム非視線画像アプリケーションにおいて大きな可能性を秘めている。

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