論文の概要: Extended monocular 3D imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07403v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 09:32:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:33.584060
• Title: Extended monocular 3D imaging
• Title（参考訳）: 拡張単分子3次元イメージング
• Authors: Zicheng Shen, Feng Zhao, Yibo Ni, Yuanmu Yang,
• Abstract要約: 光のベクトル波特性を完全に活用する拡張単分子3次元イメージング(EM3D)フレームワークを提案する。 拡大シーンに対して,100万画素で正確な3Dポイントクラウドのスナップショット取得を実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.964710267993159
• License:
• Abstract: 3D vision is of paramount importance for numerous applications ranging from machine intelligence to precision metrology. Despite much recent progress, the majority of 3D imaging hardware remains bulky and complicated and provides much lower image resolution compared to their 2D counterparts. Moreover, there are many well-known scenarios that existing 3D imaging solutions frequently fail. Here, we introduce an extended monocular 3D imaging (EM3D) framework that fully exploits the vectorial wave nature of light. Via the multi-stage fusion of diffraction- and polarization-based depth cues, using a compact monocular camera equipped with a diffractive-refractive hybrid lens, we experimentally demonstrate the snapshot acquisition of a million-pixel and accurate 3D point cloud for extended scenes that are traditionally challenging, including those with low texture, being highly reflective, or nearly transparent, without a data prior. Furthermore, we discover that the combination of depth and polarization information can unlock unique new opportunities in material identification, which may further expand machine intelligence for applications like target recognition and face anti-spoofing. The straightforward yet powerful architecture thus opens up a new path for a higher-dimensional machine vision in a minimal form factor, facilitating the deployment of monocular cameras for applications in much more diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: 3Dビジョンは、マシンインテリジェンスから精密気象学まで、数多くのアプリケーションにとって最重要課題である。 最近の進歩にもかかわらず、ほとんどの3D画像ハードウェアはばらばらで複雑であり、2D画像に比べて画像解像度がはるかに低い。 さらに、既存の3Dイメージングソリューションが頻繁に失敗する、よく知られたシナリオが数多く存在する。 本稿では,光のベクトル波特性を完全に活用する拡張単分子3次元イメージング(EM3D)フレームワークを提案する。 回折と偏光に基づく深度の多段融合を, 回折屈折型ハイブリッドレンズを備えた小型単眼カメラを用いて実施し, 従来は低テクスチャ, 反射率, ほぼ透明であった3D点雲のスナップショット取得を実験的に実証した。 さらに、深度情報と偏光情報を組み合わせることで、材料識別におけるユニークな新たな機会を解き放ち、ターゲット認識や顔の反偽造といった応用のためのマシンインテリジェンスをさらに拡大する可能性がある。 したがって、単純だが強力なアーキテクチャは、最小のフォームファクターで高次元のマシンビジョンのための新しいパスを開き、より多様なシナリオでアプリケーションにモノクロカメラを配置するのを容易にする。

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