論文の概要: Blind Time-of-Flight Imaging: Sparse Deconvolution on the Continuum with Unknown Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00893v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 22:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:58.203586
• Title: Blind Time-of-Flight Imaging: Sparse Deconvolution on the Continuum with Unknown Kernels
• Title（参考訳）: Blind Time-of-Flight Imaging: 未知のカーネルによる連続体上のスパースデコンボリューション
• Authors: Ruiming Guo, Ayush Bhandari,
• Abstract要約: ToF (Computer Time-of-Flight) イメージングは、エキサイティングで新しい画像モダリティとして登場した。 本稿では,カーネルキャリブレーションを必要とせず,連続体上のスパーススパイクを回復する新しいToFイメージング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.59982222642104
• License:
• Abstract: In recent years, computational Time-of-Flight (ToF) imaging has emerged as an exciting and a novel imaging modality that offers new and powerful interpretations of natural scenes, with applications extending to 3D, light-in-flight, and non-line-of-sight imaging. Mathematically, ToF imaging relies on algorithmic super-resolution, as the back-scattered sparse light echoes lie on a finer time resolution than what digital devices can capture. Traditional methods necessitate knowledge of the emitted light pulses or kernels and employ sparse deconvolution to recover scenes. Unlike previous approaches, this paper introduces a novel, blind ToF imaging technique that does not require kernel calibration and recovers sparse spikes on a continuum, rather than a discrete grid. By studying the shared characteristics of various ToF modalities, we capitalize on the fact that most physical pulses approximately satisfy the Strang-Fix conditions from approximation theory. This leads to a new mathematical formulation for sparse super-resolution. Our recovery approach uses an optimization method that is pivoted on an alternating minimization strategy. We benchmark our blind ToF method against traditional kernel calibration methods, which serve as the baseline. Extensive hardware experiments across different ToF modalities demonstrate the algorithmic advantages, flexibility and empirical robustness of our approach. We show that our work facilitates super-resolution in scenarios where distinguishing between closely spaced objects is challenging, while maintaining performance comparable to known kernel situations. Examples of light-in-flight imaging and light-sweep videos highlight the practical benefits of our blind super-resolution method in enhancing the understanding of natural scenes.
• Abstract（参考訳）: 近年、計算時間(ToF)イメージングは、自然のシーンの新しい強力な解釈を提供する、エキサイティングで新しい画像モダリティとして登場し、用途は3D、ライト・イン・フライ、非視線イメージングまで拡大している。 数学的には、ToFイメージングはアルゴリズムによる超解像に依存している。 従来の方法では、発光した光パルスまたは核の知識を必要とし、シーンを回復するためにスパースデコンボリューションを用いる。 従来の手法とは違って,カーネルキャリブレーションを必要とせず,離散格子ではなく連続体上のスパーススパイクを回復する,新しい視覚的ToFイメージング手法を提案する。 種々のToFモダリティの共有特性を研究することにより、ほとんどの物理パルスが近似理論からStrang-Fix条件をほぼ満たしているという事実に乗じる。 これはスパース超解像の新しい数学的定式化につながる。 我々のリカバリ手法は、交互に最小化戦略をピボットする最適化手法を用いる。 我々は,従来のカーネルキャリブレーション法に対してブラインドToF法をベンチマークし,ベースラインとして機能する。 様々なToFモダリティにわたる広範なハードウェア実験は、我々のアプローチのアルゴリズム上の利点、柔軟性および経験的堅牢性を示している。 我々の研究は、既知のカーネル状況に匹敵する性能を維持しながら、密集したオブジェクトの区別が困難であるシナリオにおいて、超解像化を促進することを示す。 飛行中のライト・イン・フット・イメージングやライト・スウィープ・ビデオの例は、自然界の理解を高めるための盲目超解像法(英語版)の実用的利点を浮き彫りにしている。

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