論文の概要: Curvature regularization for Non-line-of-sight Imaging from Under-sampled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00406v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 11:28:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 03:27:21.422270
• Title: Curvature regularization for Non-line-of-sight Imaging from Under-sampled Data
• Title（参考訳）: アンダーサンプルデータからの非視線イメージングのための曲率正規化
• Authors: Rui Ding, Juntian Ye, Qifeng Gao, Feihu Xu, Yuping Duan
• Abstract要約: 非視線イメージング(NLOS)は、視線で測定されたデータから3次元の隠れたシーンを再構築することを目的としている。 曲率正規化に基づく2つの新しいNLOS再構成モデルを提案する。 提案したアルゴリズムを,合成データセットと実データセットの両方で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.088723587140097
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Non-line-of-sight (NLOS) imaging aims to reconstruct the three-dimensional hidden scenes from the data measured in the line-of-sight, which uses photon time-of-flight information encoded in light after multiple diffuse reflections. The under-sampled scanning data can facilitate fast imaging. However, the resulting reconstruction problem becomes a serious ill-posed inverse problem, the solution of which is of high possibility to be degraded due to noises and distortions. In this paper, we propose two novel NLOS reconstruction models based on curvature regularization, i.e., the object-domain curvature regularization model and the dual (i.e., signal and object)-domain curvature regularization model. Fast numerical optimization algorithms are developed relying on the alternating direction method of multipliers (ADMM) with the backtracking stepsize rule, which are further accelerated by GPU implementation. We evaluate the proposed algorithms on both synthetic and real datasets, which achieve state-of-the-art performance, especially in the compressed sensing setting. All our codes and data are available at https://github.com/Duanlab123/CurvNLOS.
• Abstract（参考訳）: 非視線画像(NLOS)は、複数の回折反射の後に光で符号化された光子時間情報を用いて、視線で測定されたデータから3次元の隠れたシーンを再構築することを目的としている。 サンプリング済みの走査データは、高速な撮像を容易にすることができる。 しかし, 結果として生じる復元問題は, ノイズや歪みにより劣化する可能性が高く, 深刻な逆問題となる。 本稿では,曲率正規化に基づく2つの新しいnlos再構成モデル,すなわち,オブジェクト領域曲率正規化モデルと,デュアル(信号およびオブジェクト)領域曲率正規化モデルを提案する。 gpu実装によりさらに加速されるバックトラックステップ化規則(backtracking stepsize rule)を伴う乗算器の交互方向法(admm)に基づいて高速数値最適化アルゴリズムを開発した。 提案したアルゴリズムは, 合成データセットと実データセットの両方で評価し, 特に圧縮センシング環境で, 最先端性能を実現する。 私たちのコードとデータは、https://github.com/Duanlab123/CurvNLOSで利用可能です。

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