Fugu-MT 論文翻訳(概要): Motion-induced error reduction for high-speed dynamic digital fringe projection system

論文の概要: Motion-induced error reduction for high-speed dynamic digital fringe projection system

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15938v1
Date: Mon, 29 Jan 2024 07:57:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-30 15:38:56.759395
Title: Motion-induced error reduction for high-speed dynamic digital fringe projection system
Title（参考訳）: 高速ダイナミックディジタルフリンジ投影システムの動作誘起誤差低減
Authors: Sanghoon Jeon, Hyo-Geon Lee, Jae-Sung Lee, Bo-Min Kang, Byung-Wook Jeon, Jun Young Yoon, Jae-Sang Hyun
Abstract要約: 位相シフトプロファイロメトリーでは、フリンジパターンの取得時の任意の動きがエラーを引き起こす可能性がある。本稿では, モータ化線形ステージによる計測システム動作時の誤差を画素単位で低減する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.506359725738692
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In phase-shifting profilometry (PSP), any motion during the acquisition of fringe patterns can introduce errors because it assumes both the object and measurement system are stationary. Therefore, we propose a method to pixel-wise reduce the errors when the measurement system is in motion due to a motorized linear stage. The proposed method introduces motion-induced error reduction algorithm, which leverages the motor's encoder and pinhole model of the camera and projector. 3D shape measurement is possible with only three fringe patterns by applying geometric constraints of the digital fringe projection system. We address the mismatch problem due to the motion-induced camera pixel disparities and reduce phase-shift errors. These processes are easy to implement and require low computational cost. Experimental results demonstrate that the presented method effectively reduces the errors even in non-uniform motion.
Abstract（参考訳）: 位相シフトプロファイロメトリー(PSP)では、フランジパターンの取得時の動きは、物体と測定系の両方が静止していると仮定してエラーを起こす可能性がある。そこで本研究では, モータ化線形ステージによる計測システム動作時の誤差を画素単位で低減する手法を提案する。提案手法では,カメラとプロジェクタのモータエンコーダとピンホールモデルを利用した動作誘起誤差低減アルゴリズムを導入する。ディジタルフリンジ投影システムの幾何学的制約を適用することで、3つのフリンジパターンのみを用いて3次元形状計測が可能となる。モーション誘起カメラの画素差によるミスマッチ問題に対処し,位相シフト誤差を低減した。これらのプロセスの実装が容易で、計算コストが低い。実験の結果, 提案手法は一様でない動作でも誤差を効果的に低減できることがわかった。

関連論文リスト

Binomial Self-compensation for Motion Error in Dynamic 3D Scanning [29.19420538435485]
オブジェクトが静的でなければならないというPSPの基本的な仮定は、動的測定において破られる。本研究では,4ステップPSPの動作誤差を効果的かつ柔軟に除去するBSCアルゴリズムを提案する。我々のBSCは、カメラの取得率(90fps)に匹敵する深度マップのフレームレートを実現しつつ、既存の動作誤差低減手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-10T02:47:05Z)
3D-2D Neural Nets for Phase Retrieval in Noisy Interferometric Imaging [0.0]
本稿では3次元2次元位相検索型U-Net(PRUNe)を導入し,ノイズとランダムに位相シフトした干渉図を入力とし,単一の2次元位相像を出力する。 3Dダウンサンプリング畳み込みエンコーダは、フレーム内およびフレーム間の相関をキャプチャして、2D遅延空間を生成し、2Dデコーダによって位相画像にアップサンプリングする。 PRUNe再構成は、より正確でスムーズな再構成を連続的に示し、低 (f) のインターフェログラムに対して、複数の信号-雑音比で x2.5 - 4 の平均2乗誤差を下方修正する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-08T21:19:16Z)
Towards Nonlinear-Motion-Aware and Occlusion-Robust Rolling Shutter Correction [54.00007868515432]
既存の手法では、一様速度仮定による補正の精度を推定する上で、課題に直面している。本稿では,個々の画素の高次補正場を正確に推定する,幾何的回転シャッター(QRS)運動解法を提案する。提案手法は,Carla-RS,Fastec-RS,BS-RSCの各データセット上で,PSNRの+4.98,+0.77,+4.33を超える。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-31T15:09:18Z)
Retrieving space-dependent polarization transformations via near-optimal quantum process tomography [55.41644538483948]
トモグラフィー問題に対する遺伝的および機械学習アプローチの適用について検討する。ニューラルネットワークベースのスキームは、リアルタイムにキャラクタリゼーションを必要とするアプリケーションにおいて、重要なスピードアップを提供する。これらの結果は、より一般的な量子プロセスにおけるトモグラフィーアプローチの最適化の基礎となることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-27T11:37:14Z)
Event-aided Direct Sparse Odometry [54.602311491827805]
本稿では,イベントとフレームを用いた直接単眼視覚計測法であるEDSを紹介する。我々のアルゴリズムは、イベント生成モデルを利用して、フレーム間のブラインドタイムにおけるカメラの動きを追跡する。 EDSは直接アプローチでイベントとフレームを使用して6-DOF VOを実行する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-15T20:40:29Z)
Camera Distortion-aware 3D Human Pose Estimation in Video with Optimization-based Meta-Learning [23.200130129530653]
歪みのないデータセットでトレーニングされた既存の3次元ポーズ推定アルゴリズムは、特定のカメラ歪みのある新しいシナリオに適用した場合、パフォーマンス低下を被る。本研究では, 歪み環境に迅速に適応できる簡易かつ効果的な3次元ポーズ推定モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-30T01:35:04Z)
Motion-from-Blur: 3D Shape and Motion Estimation of Motion-blurred Objects in Videos [115.71874459429381]
本研究では,映像から3次元の運動,3次元の形状,および高度に動きやすい物体の外観を同時推定する手法を提案する。提案手法は, 高速移動物体の劣化と3次元再構成において, 従来の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-29T11:25:14Z)
MotionHint: Self-Supervised Monocular Visual Odometry with Motion Constraints [70.76761166614511]
モノクローナルビジュアル・オドメトリー(VO)のための新しい自己教師型アルゴリズムMotionHintを提案する。我々のMotionHintアルゴリズムは、既存のオープンソースSSM-VOシステムに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-14T15:35:08Z)
Dense Pixel-wise Micro-motion Estimation of Object Surface by using Low Dimensional Embedding of Laser Speckle Pattern [4.713575447740915]
本稿では,カメラと照明の共通設定下で検出するには小さすぎる各画素における物体の微小運動を推定する方法を提案する。アプローチは、物体表面におけるレーザー光の相互干渉によって生成されるスペックルパターンに基づいており、表面の面外運動に応じてその外観を連続的に変化させる。このような微動と大動を補償するために、スペックルパターンを低次元空間に非線形に埋め込むことにより、各画素での運動パラメーターを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-31T03:03:00Z)
Reinforced Axial Refinement Network for Monocular 3D Object Detection [160.34246529816085]
モノクロ3次元物体検出は、2次元入力画像から物体の位置と特性を抽出することを目的としている。従来のアプローチでは、空間から3D境界ボックスをサンプリングし、対象オブジェクトと各オブジェクトの関係を推定するが、有効サンプルの確率は3D空間で比較的小さい。我々は,まず最初の予測から始めて,各ステップで1つの3dパラメータだけを変えて,基礎的真理に向けて徐々に洗練することを提案する。これは、いくつかのステップの後に報酬を得るポリシーを設計する必要があるため、最適化するために強化学習を採用します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-31T17:10:48Z)

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。