論文の概要: Fovea Stacking: Imaging with Dynamic Localized Aberration Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00716v1
• Date: Sat, 31 May 2025 21:15:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.503058
• Title: Fovea Stacking: Imaging with Dynamic Localized Aberration Correction
• Title（参考訳）: Fovea Stacking:動的局所収差補正による画像診断
• Authors: Shi Mao, Yogeshwar Mishra, Wolfgang Heidrich,
• Abstract要約: Fovea Stackingは、デフォルマブル位相プレート(DPP)と呼ばれる動的光学部品を使用して、イメージセンサーのどこにでも局所的な収差補正を行う新しいタイプのイメージングシステムである。 微分可能な光学モデルによりDPP変形を最適化することにより、オフ軸収差を局所的に補正し、眼窩に類似した、固定点での鋭さを増強したファーベレーション画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.95616328498581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The desire for cameras with smaller form factors has recently lead to a push for exploring computational imaging systems with reduced optical complexity such as a smaller number of lens elements. Unfortunately such simplified optical systems usually suffer from severe aberrations, especially in off-axis regions, which can be difficult to correct purely in software. In this paper we introduce Fovea Stacking, a new type of imaging system that utilizes emerging dynamic optical components called deformable phase plates (DPPs) for localized aberration correction anywhere on the image sensor. By optimizing DPP deformations through a differentiable optical model, off-axis aberrations are corrected locally, producing a foveated image with enhanced sharpness at the fixation point - analogous to the eye's fovea. Stacking multiple such foveated images, each with a different fixation point, yields a composite image free from aberrations. To efficiently cover the entire field of view, we propose joint optimization of DPP deformations under imaging budget constraints. Due to the DPP device's non-linear behavior, we introduce a neural network-based control model for improved alignment between simulation-hardware performance. We further demonstrated that for extended depth-of-field imaging, fovea stacking outperforms traditional focus stacking in image quality. By integrating object detection or eye-tracking, the system can dynamically adjust the lens to track the object of interest-enabling real-time foveated video suitable for downstream applications such as surveillance or foveated virtual reality displays.
• Abstract（参考訳）: 形状因子が小さいカメラへの欲求は、近年、少ないレンズ素子数のような光学的複雑さの少ない計算イメージングシステムの探求に繋がっている。 残念ながら、このような単純化された光学系は通常、特にオフ軸領域では深刻な収差に悩まされ、ソフトウェアで純粋に修正することは困難である。 本稿では,デフォルマブル位相板(DPP)と呼ばれる動的光学部品を画像センサのどこにでも局所的な収差補正に利用する新しいタイプのイメージングシステムFovea Stackingを紹介する。 微分可能な光学モデルによりDPP変形を最適化することにより、オフ軸収差を局所的に補正し、眼窩に類似した、固定点での鋭さを増強したファーベレーション画像を生成する。 複数の望ましくない画像を積み重ねて、それぞれ異なる固定点を持つと、収差のない合成画像が得られる。 視野全体を効率的にカバーするために,画像予算制約下でのDPP変形の協調最適化を提案する。 DPPデバイスの非線形動作のため、シミュレーションハードウェア性能の整合性を改善するニューラルネットワークベースの制御モデルを導入する。 さらに、遠視野撮像では、焦点重積は画像品質において従来の焦点重積よりも優れることを示した。 物体検出や視線追跡を統合することで、システムはレンズを動的に調整して、監視や仮想現実ディスプレイなどの下流アプリケーションに適した、興味を喚起するリアルタイム映像のオブジェクトを追跡することができる。

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