論文の概要: Event-based Camera Simulation using Monte Carlo Path Tracing with Adaptive Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02608v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 06:19:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 14:58:27.379893
• Title: Event-based Camera Simulation using Monte Carlo Path Tracing with Adaptive Denoising
• Title（参考訳）: 適応Denoisingを用いたモンテカルロ経路追跡を用いたイベントベースカメラシミュレーション
• Authors: Yuta Tsuji, Tatsuya Yatagawa, Hiroyuki Kubo, Shigeo Morishima
• Abstract要約: イベントベースのビデオは、ノイズのある明るさ値から変化を検出するプロセスと見なすことができる。 重み付き局所回帰に基づく復調法を拡張し,明るさ変化を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.712584582512811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents an algorithm to obtain an event-based video from noisy frames given by physics-based Monte Carlo path tracing over a synthetic 3D scene. Given the nature of dynamic vision sensor (DVS), rendering event-based video can be viewed as a process of detecting the changes from noisy brightness values. We extend a denoising method based on a weighted local regression (WLR) to detect the brightness changes rather than applying denoising to every pixel. Specifically, we derive a threshold to determine the likelihood of event occurrence and reduce the number of times to perform the regression. Our method is robust to noisy video frames obtained from a few path-traced samples. Despite its efficiency, our method performs comparably to or even better than an approach that exhaustively denoises every frame.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 合成3Dシーン上でのモンテカルロ経路追跡によるノイズの多いフレームからイベントベース映像を得るアルゴリズムを提案する。 ダイナミックビジョンセンサ(dvs)の性質を考えると、イベントベースのビデオのレンダリングは、ノイズの多い明るさ値から変化を検出するプロセスと見なすことができる。 重み付き局所回帰(wlr)に基づくデノイジング法を拡張し,各画素にデノイジングを適用するのではなく,輝度変化を検出する。 具体的には、事象発生の可能性を判定し、回帰を行うための回数を減らす閾値を導出する。 提案手法は,数個のパストレーシングサンプルから得られたノイズの多いビデオフレームに対して頑健である。 その効率にもかかわらず、本手法は全フレームを網羅的に denoise するアプローチと同等かそれ以上に機能する。

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