論文の概要: Learnable Burst-Encodable Time-of-Flight Imaging for High-Fidelity Long-Distance Depth Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22025v1
- Date: Wed, 28 May 2025 06:46:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.451349
- Title: Learnable Burst-Encodable Time-of-Flight Imaging for High-Fidelity Long-Distance Depth Sensing
- Title（参考訳）: 高密度長距離深度センシングのためのバースト符号化型飛行時間イメージング
- Authors: Manchao Bao, Shengjiang Fang, Tao Yue, Xuemei Hu,
- Abstract要約: 長距離深度イメージングは、自律運転やロボティクスなどの応用に非常に有望である。
直接飛行時間(dToF)イメージングは高精度で長距離深度センサーを提供するが、超短パルス光源と高解像度の時間-デジタルコンバータを必要とする。
本稿では,高忠実・長距離深度イメージングを容易にする,Burst-Encodable Time-of-F(BE-ToF)と呼ばれる新しいToFイメージングパラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.645012220983793
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Long-distance depth imaging holds great promise for applications such as autonomous driving and robotics. Direct time-of-flight (dToF) imaging offers high-precision, long-distance depth sensing, yet demands ultra-short pulse light sources and high-resolution time-to-digital converters. In contrast, indirect time-of-flight (iToF) imaging often suffers from phase wrapping and low signal-to-noise ratio (SNR) as the sensing distance increases. In this paper, we introduce a novel ToF imaging paradigm, termed Burst-Encodable Time-of-Flight (BE-ToF), which facilitates high-fidelity, long-distance depth imaging. Specifically, the BE-ToF system emits light pulses in burst mode and estimates the phase delay of the reflected signal over the entire burst period, thereby effectively avoiding the phase wrapping inherent to conventional iToF systems. Moreover, to address the low SNR caused by light attenuation over increasing distances, we propose an end-to-end learnable framework that jointly optimizes the coding functions and the depth reconstruction network. A specialized double well function and first-order difference term are incorporated into the framework to ensure the hardware implementability of the coding functions. The proposed approach is rigorously validated through comprehensive simulations and real-world prototype experiments, demonstrating its effectiveness and practical applicability.
- Abstract（参考訳）: 長距離深度イメージングは、自律運転やロボティクスなどの応用に非常に有望である。
直接飛行時間(dToF)イメージングは高精度で長距離深度センサーを提供するが、超短パルス光源と高解像度の時間-デジタルコンバータを必要とする。
対照的に、間接飛行時間(iToF)イメージングは、感知距離が増加するにつれて位相ラップングと低信号対雑音比(SNR)に悩まされることが多い。
本稿では,高忠実で長距離の深度イメージングを容易にする,Burst-Encodable Time-of-F(BE-ToF)と呼ばれる新しいToFイメージングパラダイムを提案する。
具体的には、BE-ToFシステムはバーストモードで光パルスを出力し、バースト期間全体にわたって反射信号の位相遅延を推定することにより、従来のiToFシステム固有の位相ラップを回避する。
さらに,距離の増大に伴う光減衰による低SNRに対応するために,符号化関数と深度復元ネットワークを協調的に最適化するエンドツーエンドの学習可能なフレームワークを提案する。
符号化関数のハードウェア実装性を確保するため、特殊二重井戸関数と一階差分項をフレームワークに組み込む。
提案手法は総合的なシミュレーションと実世界のプロトタイプ実験を通じて厳密に検証され,その有効性と実用性を示す。
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