論文の概要: Spectral Sensitivity Estimation Without a Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11549v2
• Date: Tue, 11 Jul 2023 13:34:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 19:16:54.283955
• Title: Spectral Sensitivity Estimation Without a Camera
• Title（参考訳）: カメラのない分光感度推定
• Authors: Grigory Solomatov and Derya Akkaynak
• Abstract要約: コンピュータビジョンや関連分野における多くの問題は、カメラのスペクトル感度が分かっていれば緩和される。 本稿では,ハードウェアを必要とせず,カメラ自体への物理的アクセスを必要としないスペクトル感度推定フレームワークを提案する。 我々は1000以上のカメラに対してコードと予測感度を提供し、カメラ応答が利用可能になったときにどのタスクが簡単になるかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.599344783327053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A number of problems in computer vision and related fields would be mitigated if camera spectral sensitivities were known. As consumer cameras are not designed for high-precision visual tasks, manufacturers do not disclose spectral sensitivities. Their estimation requires a costly optical setup, which triggered researchers to come up with numerous indirect methods that aim to lower cost and complexity by using color targets. However, the use of color targets gives rise to new complications that make the estimation more difficult, and consequently, there currently exists no simple, low-cost, robust go-to method for spectral sensitivity estimation. Furthermore, even if not limited by hardware or cost, researchers frequently work with imagery from multiple cameras that they do not have in their possession. To provide a practical solution to this problem, we propose a framework for spectral sensitivity estimation that not only does not require any hardware, but also does not require physical access to the camera itself. Similar to other work, we formulate an optimization problem that minimizes a two-term objective function: a camera-specific term from a system of equations, and a universal term that bounds the solution space. Different than other work, we use publicly available high-quality calibration data to construct both terms. We use the colorimetric mapping matrices provided by the Adobe DNG Converter to formulate the camera-specific system of equations, and constrain the solutions using an autoencoder trained on a database of ground-truth curves. On average, we achieve reconstruction errors as low as those that can arise due to manufacturing imperfections between two copies of the same camera. We provide our code and predicted sensitivities for 1,000+ cameras, and discuss which tasks can become trivial when camera responses are available.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンや関連分野における多くの問題は、カメラのスペクトル感度が分かっていれば緩和される。 コンシューマーカメラは高精度な視覚タスクのために設計されていないため、メーカーはスペクトル感度を開示しない。 これらの推定にはコストのかかる光学的セットアップが必要であり、研究者はカラーターゲットを使用することでコストと複雑さを低減しようとする多数の間接的手法を考案した。 しかし、色標的を用いると、推定がより困難になる新しい複雑さが生じ、その結果、スペクトル感度推定のための単純で低コストで堅牢なゴート手法が存在しない。 さらに、ハードウェアやコストに制限されない場合でも、研究者はしばしば、所有していない複数のカメラの画像を扱う。 この問題に対する実用的な解法を提供するため,我々は,ハードウェアを必要とせず,カメラ自体への物理的アクセスも必要としないスペクトル感度推定の枠組みを提案する。 他の仕事と同様に、2項の目的関数を最小化する最適化問題を定式化する: 方程式系からのカメラ固有項と、解空間を束縛する普遍項である。 他の作業とは異なり、我々は両方の用語を構築するために利用可能な高品質な校正データを使用します。 我々はAdobe DNG Converterによって提供されるカラーマッピング行列を用いて、カメラ固有の方程式系を定式化し、地上構造曲線のデータベースでトレーニングされたオートエンコーダを用いて解を制約する。 平均して、同じカメラの2つのコピー間の不完全な製造により発生するものよりも、復元誤差が低い。 1000以上のカメラに対して、コードと予測感度を提供し、カメラ応答が利用可能になるとどのタスクが自明になるかについて議論します。

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