論文の概要: Binomial Self-Compensation: Mechanism and Suppression of Motion Error in Phase-Shifting Profilometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10009v1
- Date: Mon, 14 Jul 2025 07:41:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:24.477382
- Title: Binomial Self-Compensation: Mechanism and Suppression of Motion Error in Phase-Shifting Profilometry
- Title（参考訳）: 二項自己補償:位相シフトプロファイロメトリーにおける運動誤差のメカニズムと抑制
- Authors: Geyou Zhang, Kai Liu, Ce Zhu,
- Abstract要約: 本稿では, 連続位相フレームではなく, 均一なFF画像の重み付けを行うために, 画像系列二項自己補償(I-BSC)を提案する。
I-BSCは、擬似単発フレームレートを達成しつつ、動き誤差を低減する既存の手法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.19420538435485
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Phase shifting profilometry (PSP) is widely used in high-precision 3D scanning due to its high accuracy, robustness, and pixel-wise handling. However, a fundamental assumption of PSP that the object should remain static does not hold in dynamic measurement, making PSP susceptible to object motion. To address this challenge, our proposed solution, phase-sequential binomial self-compensation (P-BSC), sums successive motion-affected phase frames weighted by binomial coefficients. This approach exponentially reduces the motion error in a pixel-wise and frame-wise loopable manner. Despite its efficacy, P-BSC suffers from high computational overhead and error accumulation due to its reliance on multi-frame phase calculations and weighted summations. Inspired by P-BSC, we propose an image-sequential binomial self-compensation (I-BSC) to weight sum the homogeneous fringe images instead of successive phase frames, which generalizes the BSC concept from phase sequences to image sequences. I-BSC computes the arctangent function only once, resolving both limitations in P-BSC. Extensive analysis, simulations, and experiments show that 1) the proposed BSC outperforms existing methods in reducing motion error while achieving a quasi-single-shot frame rate, i.e., depth map frame rate equals to the camera's acquisition rate, enabling 3D reconstruction with high pixel-depth-temporal resolution; 2) compared to P-BSC, our I-BSC reduces the computational complexity by one polynomial order, thereby accelerating the computational frame rate by several to dozen times, while also reaching faster motion error convergence.
- Abstract（参考訳）: 位相シフトプロファイロメトリー(PSP)は高精度な3Dスキャンに広く用いられている。
しかしながら、物体が静的でなければならないというPSPの基本的な仮定は、動的測定には当てはまらないため、PSPは物体の動きに影響を受けやすい。
この課題に対処するため, 相列二項自己補償法 (P-BSC) を提案する。
このアプローチは、ピクセルワイドおよびフレームワイドループブルな方法での運動誤差を指数関数的に低減する。
有効性にもかかわらず、P-BSCは多フレーム位相計算と重み付け和に依存するため、高い計算オーバーヘッドとエラー蓄積に悩まされている。
P-BSCにインスパイアされた画像系列二項自己補償(I-BSC)を提案し、位相列から画像列へのBSCの概念を一般化する。
I-BSCは弧角関数を1回だけ計算し、P-BSCの2つの制限を解消する。
大規模な分析、シミュレーション、そして実験は、それを示している。
1)提案したBSCは、擬似ショットフレームレート、すなわち深度マップフレームレートをカメラの取得レートと同等に達成しつつ、動き誤差を低減する既存の手法よりも優れており、高画素深度時間分解能の3次元再構成を可能にしている。
2) P-BSCと比較して,I-BSCは計算複雑性を1つの多項式次数で減らし,計算フレームレートを数十倍に向上させるとともに,より高速な動作誤差収束を実現する。
関連論文リスト
- MPQ-DMv2: Flexible Residual Mixed Precision Quantization for Low-Bit Diffusion Models with Temporal Distillation [74.34220141721231]
我々は,textbfMixed textbfPrecision textbfQuantizationフレームワークを改良したMPQ-DMv2を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-06T08:16:50Z) - Pixel to Gaussian: Ultra-Fast Continuous Super-Resolution with 2D Gaussian Modeling [50.34513854725803]
Arbitrary-scale Super- resolution (ASSR) は、低解像度(LR)入力から任意のアップサンプリング係数で高解像度(HR)イメージを再構成することを目的としている。
本稿では,Gaussian Splattingを用いたLR画像から2次元連続HR信号を明示的に再構成する,Pixel-to-Gaussianパラダイムを用いた新しいContinuousSRフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-09T13:43:57Z) - PassionSR: Post-Training Quantization with Adaptive Scale in One-Step Diffusion based Image Super-Resolution [95.98801201266099]
拡散に基づく画像超解像(SR)モデルでは、複数のデノナイジングステップのコストで優れた性能を示す。
本稿では,一段階拡散(OSD)画像SR,PassionSRにおける適応スケールの学習後量子化手法を提案する。
我々のPassionSRは、画像SRの最近の先進的な低ビット量子化法に対して大きな利点がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T04:49:42Z) - 2DQuant: Low-bit Post-Training Quantization for Image Super-Resolution [83.09117439860607]
低ビット量子化は、エッジ展開のための画像超解像(SR)モデルを圧縮するために広く普及している。
低ビット量子化は、フル精度(FP)と比較してSRモデルの精度を低下させることが知られている。
本稿では2DQuantという画像超解像のための2段階の低ビット後量子化(PTQ)法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T06:06:11Z) - Binomial Self-compensation for Motion Error in Dynamic 3D Scanning [29.19420538435485]
オブジェクトが静的でなければならないというPSPの基本的な仮定は、動的測定において破られる。
本研究では,4ステップPSPの動作誤差を効果的かつ柔軟に除去するBSCアルゴリズムを提案する。
我々のBSCは、カメラの取得率(90fps)に匹敵する深度マップのフレームレートを実現しつつ、既存の動作誤差低減手法よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T02:47:05Z) - Fast, Scalable, Warm-Start Semidefinite Programming with Spectral
Bundling and Sketching [53.91395791840179]
我々は、大規模なSDPを解くための、証明可能な正確で高速でスケーラブルなアルゴリズムであるUnified Spectral Bundling with Sketching (USBS)を提案する。
USBSは、20億以上の決定変数を持つインスタンス上で、最先端のスケーラブルなSDP解決器よりも500倍のスピードアップを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T02:27:22Z) - Unfolding Framework with Prior of Convolution-Transformer Mixture and
Uncertainty Estimation for Video Snapshot Compressive Imaging [7.601695814245209]
本稿では, 連続する高速フレームを異なるマスクで変調し, 単一の計測でキャプチャする, ビデオスナップショット圧縮画像(SCI)の問題点について考察する。
最適化アルゴリズムとニューラルネットワークを組み合わせることで、ディープ・アンフォールディング・ネットワーク(DUN)は、逆問題の解決において大きな成果を上げた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T06:25:48Z) - Continuous Cost Aggregation for Dual-Pixel Disparity Extraction [3.1153758106426603]
本稿では,Dual-Pixel (DP) 画像の連続的コスト集約手法を提案する。
提案アルゴリズムは、画像パスに沿ってパラボラ係数を集約し、コストのマッチングにパラボラを適合させる。
デジタル一眼レフカメラと電話カメラのDPデータを用いた実験により,提案手法がDP差分推定における最先端性能を実現することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-13T17:26:50Z) - Towards Nonlinear-Motion-Aware and Occlusion-Robust Rolling Shutter
Correction [54.00007868515432]
既存の手法では、一様速度仮定による補正の精度を推定する上で、課題に直面している。
本稿では,個々の画素の高次補正場を正確に推定する,幾何的回転シャッター(QRS)運動解法を提案する。
提案手法は,Carla-RS,Fastec-RS,BS-RSCの各データセット上で,PSNRの+4.98,+0.77,+4.33を超える。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-31T15:09:18Z) - Degradation-Aware Unfolding Half-Shuffle Transformer for Spectral
Compressive Imaging [142.11622043078867]
圧縮画像と物理マスクからパラメータを推定し,これらのパラメータを用いて各イテレーションを制御する,DAUF(Degradation-Aware Unfolding Framework)を提案する。
HST を DAUF に接続することにより,HSI 再構成のための変換器の深部展開法であるデグレーション・アウェア・アンフォールディング・ハーフシャッフル変換器 (DAUHST) を確立した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T11:37:44Z) - Protecting a Bosonic Qubit with Autonomous Quantum Error Correction [2.1806044218454854]
原理的には、量子系内の散逸を調整することで、量子エラー補正を自律的かつ連続的に実現することができる。
ここでは超伝導空洞のSchr"odinger cat様多光子状態の論理量子ビットを符号化する。
この受動的プロトコルは、単光子損失に対する自律的な補正を実現し、多光子量子ビットのコヒーレンス時間を2倍に向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-20T14:14:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。