論文の概要: Temporal-Mapping Photography for Event Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06443v2
- Date: Tue, 12 Nov 2024 06:11:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:17:05.590132
- Title: Temporal-Mapping Photography for Event Cameras
- Title（参考訳）: イベントカメラの時間マップ撮影
- Authors: Yuhan Bao, Lei Sun, Yuqin Ma, Kaiwei Wang,
- Abstract要約: イベントカメラ、またはダイナミックビジョンセンサー(DVS)は「イベント」の連続ストリームとして明るさの変化を捉えます。
スパース事象を高密度フレームに忠実に変換することは、長い間不適切な問題であった。
本稿では,静的なシーンにおける静止イベントカメラを用いて,高密度画像変換を行うイベントを初めて実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.344756442054121
- License:
- Abstract: Event cameras, or Dynamic Vision Sensors (DVS) are novel neuromorphic sensors that capture brightness changes as a continuous stream of "events" rather than traditional intensity frames. Converting sparse events to dense intensity frames faithfully has long been an ill-posed problem. Previous methods have primarily focused on converting events to video in dynamic scenes or with a moving camera. In this paper, for the first time, we realize events to dense intensity image conversion using a stationary event camera in static scenes with a transmittance adjustment device for brightness modulation. Different from traditional methods that mainly rely on event integration, the proposed Event-Based Temporal Mapping Photography (EvTemMap) measures the time of event emitting for each pixel. Then, the resulting Temporal Matrix is converted to an intensity frame with a temporal mapping neural network. At the hardware level, the proposed EvTemMap is implemented by combining a transmittance adjustment device with a DVS, named Adjustable Transmittance Dynamic Vision Sensor (AT-DVS). Additionally, we collected TemMat dataset under various conditions including low-light and high dynamic range scenes. The experimental results showcase the high dynamic range, fine-grained details, and high-grayscale resolution of the proposed EvTemMap. The code and dataset are available in https://github.com/YuHanBaozju/EvTemMap
- Abstract（参考訳）: イベントカメラ、またはダイナミックビジョンセンサー(Dynamic Vision Sensors、DVS)は、従来の強度フレームではなく、連続した「イベント」の流れとして明るさの変化を捉える新しいニューロモルフィックセンサーである。
スパース事象を高密度フレームに忠実に変換することは、長い間不適切な問題であった。
これまでは、ダイナミックなシーンや動くカメラでイベントをビデオに変換する方法が主だった。
本稿では, 静止景における静止イベントカメラを用いた高密度画像変換を, 輝度変調のための透過率調整装置を用いて初めて実現した。
イベント統合に大きく依存する従来の方法とは異なり、提案されているイベントベースの時間マッピング写真(EvTemMap)は、各ピクセルに対するイベントの発行時間を測定する。
そして、得られた時間行列を、時間マッピングニューラルネットワークを備えた強度フレームに変換する。
ハードウェアレベルでは、提案したEvTemMapは、Adjustable Transmittance Dynamic Vision Sensor (AT-DVS)と呼ばれるDVSと送信調整装置を組み合わせて実装されている。
さらに、低照度および高ダイナミックレンジシーンを含む様々な条件下で、TemMatデータセットを収集した。
実験結果は,提案したEvTemMapの高ダイナミックレンジ,きめ細かな細部,高重力分解能を示す。
コードとデータセットはhttps://github.com/YuHanBaozju/EvTemMapで入手できる。
関連論文リスト
- EF-3DGS: Event-Aided Free-Trajectory 3D Gaussian Splatting [76.02450110026747]
生物学的ビジョンにインスパイアされたイベントカメラは、時間分解能の高い画素の強度を非同期に記録する。
本稿では,イベントカメラの利点を3DGSにシームレスに統合するイベント支援フリートラジェクトリ3DGSを提案する。
提案手法を,パブリックタンクとテンプルのベンチマークと,新たに収集した実世界のデータセットであるRealEv-DAVISで評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-20T13:44:24Z) - EventAid: Benchmarking Event-aided Image/Video Enhancement Algorithms
with Real-captured Hybrid Dataset [55.12137324648253]
イベントカメラは、ダイナミックレンジとセンサーの速度で従来のフレームベースの撮像センサーよりも有利な、新興のイメージング技術である。
本稿では,5つのイベント支援画像と映像強調タスクに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T15:42:04Z) - Event-based Continuous Color Video Decompression from Single Frames [38.59798259847563]
本研究では,イベントカメラを用いて,単一の静的RGB画像から連続映像を生成する新しい手法であるContinuityCamを提案する。
提案手法は、連続した長距離動きモデリングと特徴平面に基づくニューラル統合モデルを組み合わせることで、イベント内の任意のタイミングでフレーム予測を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:59:23Z) - PL-EVIO: Robust Monocular Event-based Visual Inertial Odometry with
Point and Line Features [3.6355269783970394]
イベントカメラは、フレームレートが固定された強度画像の代わりにピクセルレベルの照明変化をキャプチャするモーションアクティベートセンサーである。
本稿では,ロバストで高精度でリアルタイムな単眼イベントベース視覚慣性オドメトリー(VIO)法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-25T06:14:12Z) - MEFNet: Multi-scale Event Fusion Network for Motion Deblurring [62.60878284671317]
従来のフレームベースのカメラは、長時間露光のために必然的に動きがぼやけている。
バイオインスパイアされたカメラの一種として、イベントカメラは、高時間分解能で非同期な方法で強度変化を記録する。
本稿では,イベントベースの画像劣化問題を再考し,これをエンドツーエンドの2段階画像復元ネットワークに展開する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-30T23:18:35Z) - Combining Events and Frames using Recurrent Asynchronous Multimodal
Networks for Monocular Depth Prediction [51.072733683919246]
複数のセンサからの非同期および不規則なデータを処理するために、リカレント非同期マルチモーダル(RAM)ネットワークを導入する。
従来のRNNにインスパイアされたRAMネットワークは、非同期に更新され、予測を生成するためにいつでもクエリできる隠れ状態を維持している。
平均深度絶対誤差において,最先端手法を最大30%改善することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-18T13:24:35Z) - Event-based Motion Segmentation with Spatio-Temporal Graph Cuts [51.17064599766138]
イベントベースカメラで取得したオブジェクトを独立に識別する手法を開発した。
この方法は、予想される移動物体の数を事前に決定することなく、技術状態よりも同等以上の性能を発揮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-16T04:06:02Z) - An Asynchronous Kalman Filter for Hybrid Event Cameras [13.600773150848543]
イベントカメラはhdrの視覚情報をぼやけることなく捉えるのに理想的だ。
従来のイメージセンサーは、ゆっくりと変化するシーンの絶対強度を効果的に測定するが、高いダイナミックレンジや素早く変化するシーンでは不十分である。
本稿では,ハイダイナミックレンジシナリオのためのイベントベースビデオ再構成パイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T11:24:07Z) - Learning Monocular Dense Depth from Events [53.078665310545745]
イベントカメラは、強度フレームではなく、非同期イベントのストリームの形式で輝度を変化させる。
最近の学習に基づくアプローチは、単眼深度予測のようなイベントベースのデータに適用されている。
本稿では,この課題を解決するための繰り返しアーキテクチャを提案し,標準フィードフォワード法よりも大幅に改善されていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-16T12:36:23Z)
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。