論文の概要: Optimal Sample Lens Positioning in Digital Camera Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01789v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 20:30:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 19:23:01.126031
- Title: Optimal Sample Lens Positioning in Digital Camera Systems
- Title(参考訳): デジタルカメラシステムにおける最適レンズ位置決め
- Authors: Ali Karaoglu,
- Abstract要約: 本稿では,焦点探索におけるレンズ位置の最適化に不可欠な数学的複雑さと実践的考察について考察する。
速度と精度のバランスをとるなど、AFシステムで遭遇する課題に対処する。
提案手法は適応性と拡張性を提供し,広い範囲のカメラシステムに統合するのに適している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In contemporary imaging systems, achieving optimal auto-focus (AF) performance hinges on precise lens positioning. Extensive research has delved into refining algorithms for determining the ideal lens position across passive, active, and hybrid autofocus systems. This paper explores the mathematical intricacies and practical considerations essential for optimizing lens positions during focus searches, addressing overarching challenges encountered in AF systems, such as balancing speed and accuracy. Moreover, the lens position calculations proposed herein can be applied to various focus algorithms, including focus bracketing. The proposed method offers adaptability and scalability, rendering it suitable for integration into a wide array of camera systems, ranging from smartphones and DSLRs to microscopes and industrial imaging devices.
- Abstract(参考訳): 現代のイメージングシステムでは、正確なレンズ位置決めに基づいて最適なオートフォーカス(AF)性能を達成する。
広汎な研究は、受動型、能動型、ハイブリッド型オートフォーカスシステムにまたがる理想的なレンズ位置を決定するための精製アルゴリズムを研究している。
本稿では、焦点探索におけるレンズ位置の最適化に不可欠な数学的複雑さと実践的考察を考察し、速度と精度のバランスなどのAFシステムで直面する課題に対処する。
さらに,レンズ位置の計算を焦点ブラケットを含む様々な焦点アルゴリズムに適用することができる。
提案手法は適応性とスケーラビリティを提供し、スマートフォンやDSLRから顕微鏡や工業用撮像装置まで幅広いカメラシステムに統合するのに適している。
関連論文リスト
- VICAN: Very Efficient Calibration Algorithm for Large Camera Networks [49.17165360280794]
ポースグラフ最適化手法を拡張する新しい手法を提案する。
我々は、カメラを含む二部グラフ、オブジェクトの動的進化、各ステップにおけるカメラオブジェクト間の相対変換について考察する。
我々のフレームワークは従来のPGOソルバとの互換性を維持しているが、その有効性はカスタマイズされた最適化方式の恩恵を受けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T17:47:03Z) - Deep Reinforcement Learning Based System for Intraoperative
Hyperspectral Video Autofocusing [2.476200036182773]
この研究は、焦点調整可能な液体レンズをビデオHSIエクソスコープに統合する。
現実的で再現可能なテストデータセットを作成するために、第一種ロボット焦点時間スキャンが実施された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-21T15:04:21Z) - Decentralized Autofocusing System with Hierarchical Agents [2.7716102039510564]
本稿では,カメラとレンズ焦点設定をインテリジェントに制御する階層型マルチエージェント深部強化学習手法を提案する。
このアルゴリズムはカメラのストリームの潜在表現に依存しており、カメラの全く参照しないチューニングを可能にする最初の方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-29T13:45:15Z) - An End-to-End Autofocus Camera for Iris on the Move [48.14011526385088]
本稿では,焦点可変レンズを用いた移動物体の虹彩領域を能動的に再焦点する高速オートフォーカスカメラを提案する。
我々のエンドツーエンドの計算アルゴリズムは、1つのぼやけた画像からベストフォーカス位置を予測し、自動的にレンズダイオプタ制御信号を生成する。
その結果,静的および動的シーンにおける生体認識のためのカメラの利点が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T03:00:39Z) - Universal and Flexible Optical Aberration Correction Using Deep-Prior
Based Deconvolution [51.274657266928315]
そこで本研究では,収差画像とpsfマップを入力とし,レンズ固有深層プリエントを組み込んだ潜在高品質版を生成する,psf対応プラグイン・アンド・プレイ深層ネットワークを提案する。
具体的には、多彩なレンズの集合からベースモデルを事前訓練し、パラメータを迅速に精製して特定のレンズに適応させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-07T12:00:38Z) - A learning-based view extrapolation method for axial super-resolution [52.748944517480155]
軸光界分解能は、再焦点によって異なる深さで特徴を区別する能力を指します。
せん断エピポーラ平面画像の軸体積から新しい視点を推定する学習に基づく手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T07:22:13Z) - Learning to Estimate Kernel Scale and Orientation of Defocus Blur with
Asymmetric Coded Aperture [19.472377706422474]
一貫したインフォーカス入力画像は、動的環境を知覚する機械ビジョンシステムにとって不可欠な前提条件です。
デフォーカスブラーは視覚システムの性能を著しく低下させる。
デフォーカスボケのカーネルスケールと向きを推定し、レンズフォーカスを素早く調整するディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-10T03:12:15Z) - All-in-Focus Iris Camera With a Great Capture Volume [42.41386441787145]
可変レンズと2次元ステアリングミラーを用いた新しいオールインフォーカス虹彩イメージングシステムを開発した。
提案したオールインフォーカスアイリスカメラは、従来の長焦点レンズと比較して37.5倍の3.9mまで被写界深度を増大させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-19T15:39:45Z) - Automatic exposure selection and fusion for high-dynamic-range
photography via smartphones [3.60425753550939]
高ダイナミックレンジ(HDR)撮影では、低ダイナミックレンジのデジタルカメラを補うために、異なる露出設定で撮影された画像のブラケットを融合させる。
本稿では,カメラ特性関数に基づいて,このような画像の露出設定を自動的に選択する手法を提案する。
最適化定式化と重み付き平均化に基づく新しい融合法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-22T01:48:17Z) - Rapid Whole Slide Imaging via Learning-based Two-shot Virtual
Autofocusing [57.90239401665367]
ホイルスライドイメージング(WSI)は、デジタル病理の新たな技術である。
本稿では,リフォーカスを行うための機械的調整に依存しないテキスト仮想オートフォーカスの概念を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-14T13:40:33Z) - Redesigning SLAM for Arbitrary Multi-Camera Systems [51.81798192085111]
SLAMシステムにより多くのカメラを追加することで、堅牢性と精度が向上するが、視覚的なフロントエンドの設計は大幅に複雑になる。
本研究では,任意のマルチカメラ装置で動作する適応SLAMシステムを提案する。
これらの修正を応用した最先端の視覚慣性計測装置を試作し, 改良したパイプラインが広い範囲のカメラ装置に適応可能であることを示す実験結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-04T11:44:42Z)
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。