論文の概要: Sign-Coded Exposure Sensing for Noise-Robust High-Speed Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03226v1
- Date: Fri, 5 May 2023 01:03:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 15:47:50.912081
- Title: Sign-Coded Exposure Sensing for Noise-Robust High-Speed Imaging
- Title（参考訳）: ノイズロバスト高速イメージングのための信号符号化露光センシング
- Authors: R. Wes Baldwin, Vijayan Asari, Keigo Hirakawa
- Abstract要約: 画素レベル符号符号化露光を用いた高速フレームの光学的圧縮を提案する。
ウォルシュ関数は、高速フレーム再構築時にノイズが増幅されないようにする。
ハードウェアプロトタイプは、周囲の光のみに照らされた移動シーンの4kHzフレームの再構成を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.58669052286989
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a novel Fourier camera, an in-hardware optical compression of
high-speed frames employing pixel-level sign-coded exposure where pixel
intensities temporally modulated as positive and negative exposure are combined
to yield Hadamard coefficients. The orthogonality of Walsh functions ensures
that the noise is not amplified during high-speed frame reconstruction, making
it a much more attractive option for coded exposure systems aimed at very high
frame rate operation. Frame reconstruction is carried out by a single-pass
demosaicking of the spatially multiplexed Walsh functions in a lattice
arrangement, significantly reducing the computational complexity. The
simulation prototype confirms the improved robustness to noise compared to the
binary-coded exposure patterns, such as one-hot encoding and pseudo-random
encoding. Our hardware prototype demonstrated the reconstruction of 4kHz frames
of a moving scene lit by ambient light only.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画素レベルの符号符号化露光を用いた高速フレームの高速圧縮技術であるフーリエカメラを提案する。
ウォルシュ関数の直交性は、高速フレーム再構成中にノイズが増幅されないことを保証するため、非常に高いフレームレート操作を目的とした符号化露光システムにとってより魅力的な選択肢となる。
フレーム再構成は、空間多重化ウォルシュ関数を格子配置で1パスの分解によって行い、計算複雑性を著しく低減する。
シミュレーションプロトタイプは、ワンホットエンコーディングや擬似ランダムエンコーディングのようなバイナリ符号化された露光パターンと比較して、ノイズに対する堅牢性の向上を確認する。
ハードウェアプロトタイプは、周囲の光のみに照らされた移動シーンの4kHzフレームの再構成を実証した。
関連論文リスト
- Neural-Network-Enhanced Metalens Camera for High-Definition, Dynamic Imaging in the Long-Wave Infrared Spectrum [14.057686919233646]
我々は、シングルトを用いた長波長赤外線イメージングのための軽量で費用対効果の高いソリューションを開発した。
我々は,高周波化サイクル-GANニューラルネットワークをメタレンスイメージングシステムに統合する。
我々のカメラは、12.58のエンドポイント誤差値で毎秒125フレームのダイナミックイメージングを実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T06:09:45Z) - Event-Enhanced Snapshot Compressive Videography at 10K FPS [33.20071708537498]
ビデオスナップショット圧縮画像(SCI)は、ターゲットのダイナミックシーンをコンパクトにスナップショットに符号化し、その後、その高速フレームシーケンスを再構成する。
本稿では,イベントカメラをビデオSCI設定に組み込んだハイブリッド"インテンシティ+イベント"イメージング手法を提案する。
高速CMOSイメージセンサを24FPSで動作させることで、0.1msの時間間隔で高品質なビデオ撮影を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T08:34:10Z) - Dynamic Frame Interpolation in Wavelet Domain [57.25341639095404]
ビデオフレームは、より流動的な視覚体験のためにフレームレートを上げることができる、重要な低レベルな計算ビジョンタスクである。
既存の手法は、高度なモーションモデルと合成ネットワークを利用することで大きな成功を収めた。
WaveletVFIは、同様の精度を維持しながら最大40%の計算を削減できるため、他の最先端技術に対してより効率的に処理できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-07T06:41:15Z) - Joint Video Multi-Frame Interpolation and Deblurring under Unknown
Exposure Time [101.91824315554682]
本研究では,より現実的で挑戦的なタスク – 複数フレームのジョイントビデオと,未知の露光時間下での劣化 – を野心的に目標とする。
我々はまず,入力されたぼやけたフレームから露出認識表現を構築するために,教師付きコントラスト学習の変種を採用する。
次に、プログレッシブ露光適応型畳み込みと動き改善による露出と動きの表現に基づいて、映像再構成ネットワークを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T09:43:42Z) - Wavelet-Based Network For High Dynamic Range Imaging [64.66969585951207]
光学フローベースやエンド・ツー・エンドのディープラーニングベースのソリューションのような既存の方法は、詳細な復元やゴーストを除去する際にエラーを起こしやすい。
本研究では、周波数領域でHDR融合を行うための新しい周波数誘導型エンド・ツー・エンドディープニューラルネットワーク(FNet)を提案し、ウェーブレット変換(DWT)を用いて入力を異なる周波数帯域に分解する。
低周波信号は特定のゴーストアーティファクトを避けるために使用され、高周波信号は詳細を保存するために使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-03T12:26:33Z) - 10-mega pixel snapshot compressive imaging with a hybrid coded aperture [48.95666098332693]
高解像度画像は私たちの日常生活で広く使われているが、高解像度モードで動作するカメラのフレームレートが低いため、高速ビデオ撮影は困難である。
既存の撮像システムの低スループット化への解決策として、スナップショットイメージング(SCI)が提案された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T01:09:24Z) - TimeLens: Event-based Video Frame Interpolation [54.28139783383213]
本稿では,合成法とフロー法の両方の利点を生かした,等価寄与法であるTime Lensを紹介する。
最先端のフレームベースおよびイベントベース手法よりもPSNRが最大5.21dB向上したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T10:33:47Z) - Time-Multiplexed Coded Aperture Imaging: Learned Coded Aperture and
Pixel Exposures for Compressive Imaging Systems [56.154190098338965]
提案した時間多重符号化開口(TMCA)をエンドツーエンドで最適化できることを示した。
tmcaは圧縮光野イメージングとハイパースペクトルイメージングの2つの異なる応用において、より良いコード化されたスナップショットを誘導する。
この凝固法は、最先端の圧縮画像システムよりも4dB以上性能が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T22:42:34Z) - Small-brain neural networks rapidly solve inverse problems with vortex
Fourier encoders [0.0]
本稿では, レンズレットアレイを用いた渦位相変換を導入し, 浅層, 密度, 細脳のニューラルネットを高速・低照度撮像に利用した。
渦空間符号化では、小さな脳がランダムな符号化方式で達成した画像の5倍から20倍の速度で画像を分解するように訓練される。
我々は、15Wの中央処理ユニット上で、数千フレーム/秒の速度で低照度フラックスで照らされたMNISTファッションオブジェクトを再構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-15T17:53:32Z) - Generalized Octave Convolutions for Learned Multi-Frequency Image
Compression [20.504561050200365]
本稿では,初めて学習されたマルチ周波数画像圧縮とエントロピー符号化手法を提案する。
これは最近開発されたオクターブの畳み込みに基づいて、潜水剤を高周波(高分解能)成分に分解する。
提案した一般化オクターブ畳み込みは、他のオートエンコーダベースのコンピュータビジョンタスクの性能を向上させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-24T01:35:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。