論文の概要: Depth from Coupled Optical Differentiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10725v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 20:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 18:40:30.071135
• Title: Depth from Coupled Optical Differentiation
• Title（参考訳）: 結合型光偏光の深さ
• Authors: Junjie Luo, Yuxuan Liu, Emma Alexander, Qi Guo,
• Abstract要約: 我々は,低計算受光3次元センシング機構である光の複合化による深度推定法を提案する。 我々は、結合した光の微分から深度に基づいて、最初の3次元センサを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.89869230944958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose depth from coupled optical differentiation, a low-computation passive-lighting 3D sensing mechanism. It is based on our discovery that per-pixel object distance can be rigorously determined by a coupled pair of optical derivatives of a defocused image using a simple, closed-form relationship. Unlike previous depth-from-defocus (DfD) methods that leverage spatial derivatives of the image to estimate scene depths, the proposed mechanism's use of only optical derivatives makes it significantly more robust to noise. Furthermore, unlike many previous DfD algorithms with requirements on aperture code, this relationship is proved to be universal to a broad range of aperture codes. We build the first 3D sensor based on depth from coupled optical differentiation. Its optical assembly includes a deformable lens and a motorized iris, which enables dynamic adjustments to the optical power and aperture radius. The sensor captures two pairs of images: one pair with a differential change of optical power and the other with a differential change of aperture scale. From the four images, a depth and confidence map can be generated with only 36 floating point operations per output pixel (FLOPOP), more than ten times lower than the previous lowest passive-lighting depth sensing solution to our knowledge. Additionally, the depth map generated by the proposed sensor demonstrates more than twice the working range of previous DfD methods while using significantly lower computation.
• Abstract（参考訳）: 我々は,低計算受光3次元センシング機構である光の複合化による深度推定を提案する。 画素単位の物体距離は、単純な閉形式関係を用いて、デフォーカス画像の1対の光学微分によって厳密に決定できるという発見に基づいている。 画像の空間的デリバティブを利用してシーン深度を推定する従来のDfD法とは異なり、提案手法では光学的デリバティブのみを用いることで、ノイズに対して著しく堅牢である。 さらに、アパーチャ符号が要求される多くの従来のDfDアルゴリズムとは異なり、この関係は幅広いアパーチャ符号に対して普遍的であることが証明されている。 我々は、結合した光の微分から深度に基づいて、最初の3次元センサを構築する。 光学組立体は変形可能なレンズと電動アイリスを備えており、光学パワーと開口半径を動的に調整することができる。 センサは、光学パワーの差分変化の2対と、開口スケールの差分変化の2対の画像をキャプチャする。 4つの画像から,出力画素あたり36個の浮動小数点演算で深度と信頼度マップを生成できる。 さらに,提案したセンサにより生成された深度マップは,従来のDfD法の作業範囲を2倍以上に拡大し,計算量を大幅に削減した。

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