論文の概要: Towards Robust Time-of-Flight Depth Denoising with Confidence-Aware Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19448v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 08:39:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:09.584779
• Title: Towards Robust Time-of-Flight Depth Denoising with Confidence-Aware Diffusion Model
• Title（参考訳）: 信頼度を考慮した拡散モデルによる飛行時間奥行きのロバスト化
• Authors: Changyong He, Jin Zeng, Jiawei Zhang, Jiajie Guo,
• Abstract要約: タイム・オブ・フライ(ToF)センサーはシーンの深度を効率よく捉えるが、非線形の深度構築手順は、しばしば非常に大きなノイズ分散や、さらには無効な領域をもたらす。 ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく最近の手法は、ToFデノナイジング精度の向上を実現しているが、ノイズの深刻な破損に悩まされる傾向にある。 安定拡散における豊富な事前知識を活用することで,グローバルな構造的滑らかさを保証する新しいToFデノベーション手法であるDepthCADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.099483760246544
• License:
• Abstract: Time-of-Flight (ToF) sensors efficiently capture scene depth, but the nonlinear depth construction procedure often results in extremely large noise variance or even invalid areas. Recent methods based on deep neural networks (DNNs) achieve enhanced ToF denoising accuracy but tend to struggle when presented with severe noise corruption due to limited prior knowledge of ToF data distribution. In this paper, we propose DepthCAD, a novel ToF denoising approach that ensures global structural smoothness by leveraging the rich prior knowledge in Stable Diffusion and maintains local metric accuracy by steering the diffusion process with confidence guidance. To adopt the pretrained image diffusion model to ToF depth denoising, we apply the diffusion on raw ToF correlation measurements with dynamic range normalization before converting to depth maps. Experimental results validate the state-of-the-art performance of the proposed scheme, and the evaluation on real data further verifies its robustness against real-world ToF noise.
• Abstract（参考訳）: タイム・オブ・フライ(ToF)センサーはシーンの深度を効率よく捉えるが、非線形の深度構築手順は、しばしば非常に大きなノイズ分散や、さらには無効な領域をもたらす。 ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく最近の手法は、ToFの精度を向上するが、ToFデータ分布の事前知識が限られているため、ひどいノイズの破損に悩まされる傾向がある。 本稿では,DepthCADを提案する。DepthCADは,安定拡散における豊富な事前知識を活用することで,グローバルな構造的スムーズさを保証し,拡散過程を信頼性ガイダンスで操り,局所的計量精度を維持する手法である。 ToF深度推定に事前訓練した画像拡散モデルを適用するため, 深度マップに変換する前に, ダイナミックレンジ正規化による生のToF相関測定に拡散を適用した。 実験により提案手法の最先端性能を検証し,実データによる評価により実世界のToFノイズに対するロバスト性をさらに検証した。

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