論文の概要: Panoramas from Photons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03811v1
- Date: Thu, 7 Sep 2023 16:07:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 12:17:02.224144
- Title: Panoramas from Photons
- Title（参考訳）: 光子からのパノラマ
- Authors: Sacha Jungerman, Atul Ingle, Mohit Gupta
- Abstract要約: 低光域や高ダイナミックレンジといった困難な条件下での極端なシーンの動きを推定できる手法を提案する。
本手法は, ファクト後のフレームを階層的にグループ化し, 集約することに依存する。
高速動作と極低光下での高画質パノラマの創出と,カスタム単光子カメラの試作による超高分解能化を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.437940699523082
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scene reconstruction in the presence of high-speed motion and low
illumination is important in many applications such as augmented and virtual
reality, drone navigation, and autonomous robotics. Traditional motion
estimation techniques fail in such conditions, suffering from too much blur in
the presence of high-speed motion and strong noise in low-light conditions.
Single-photon cameras have recently emerged as a promising technology capable
of capturing hundreds of thousands of photon frames per second thanks to their
high speed and extreme sensitivity. Unfortunately, traditional computer vision
techniques are not well suited for dealing with the binary-valued photon data
captured by these cameras because these are corrupted by extreme Poisson noise.
Here we present a method capable of estimating extreme scene motion under
challenging conditions, such as low light or high dynamic range, from a
sequence of high-speed image frames such as those captured by a single-photon
camera. Our method relies on iteratively improving a motion estimate by
grouping and aggregating frames after-the-fact, in a stratified manner. We
demonstrate the creation of high-quality panoramas under fast motion and
extremely low light, and super-resolution results using a custom single-photon
camera prototype. For code and supplemental material see our
$\href{https://wisionlab.com/project/panoramas-from-photons/}{\text{project
webpage}}$.
- Abstract（参考訳）: 高速モーションと低照度の存在下でのシーン再構成は、拡張現実や仮想現実、ドローンナビゲーション、自律ロボティクスといった多くの応用において重要である。
従来の動き推定手法はそのような条件下では失敗し、高速な動きと低照度環境での強い雑音の存在があまりにぼやけている。
単光子カメラは最近、高速で極端な感度のおかげで、毎秒数十万光子フレームを撮影できる有望な技術として登場した。
残念なことに、従来のコンピュータビジョン技術は、極端なポアソンノイズによって破壊されるため、これらのカメラが捉えた2値光子データを扱うのに適していない。
本稿では,低照度や高ダイナミックレンジなどの難易度条件下での極端なシーン動作を,単光子カメラで捉えたような高速画像フレーム列から推定する手法を提案する。
本手法は, フレームの集合とグループ化による動き推定を, 階層化された方法で反復的に改善することに依存する。
高速動作と極低光下での高画質パノラマの創出と,カスタム単光子カメラの試作による超高分解能化を実証した。
コードと補足資料については、$\href{https://wisionlab.com/project/panoramas-from-photons/}{\text{project webpage}}$をご覧ください。
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