論文の概要: Multipath Interference Suppression in Indirect Time-of-Flight Imaging via a Novel Compressed Sensing Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19546v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 03:54:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:55.576019
• Title: Multipath Interference Suppression in Indirect Time-of-Flight Imaging via a Novel Compressed Sensing Framework
• Title（参考訳）: 新しい圧縮センシングフレームワークを用いた間接飛行時間イメージングにおけるマルチパス干渉抑制
• Authors: Yansong Du, Yutong Deng, Yuting Zhou, Feiyu Jiao, Bangyao Wang, Zhancong Xu, Zhaoxiang Jiang, Xun Guan,
• Abstract要約: Indirect Time-of-Flight (iToF) システムの深度再構成精度とマルチターゲット分離能力を向上させるための新しい圧縮センシング手法を提案する。 本手法は単一変調周波数で動作し,複数位相シフトと狭周期連続波を用いたセンシング行列を構成する。 提案手法は,ハードウェアの変更を加えることなく,復元精度と堅牢性の両方において従来の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2710246456535607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel compressed sensing method to improve the depth reconstruction accuracy and multi-target separation capability of indirect Time-of-Flight (iToF) systems. Unlike traditional approaches that rely on hardware modifications, complex modulation, or cumbersome data-driven reconstruction, our method operates with a single modulation frequency and constructs the sensing matrix using multiple phase shifts and narrow-duty-cycle continuous waves. During matrix construction, we further account for pixel-wise range variation caused by lens distortion, making the sensing matrix better aligned with actual modulation response characteristics. To enhance sparse recovery, we apply K-Means clustering to the distance response dictionary and constrain atom selection within each cluster during the OMP process, which effectively reduces the search space and improves solution stability. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms traditional approaches in both reconstruction accuracy and robustness, without requiring any additional hardware changes.
• Abstract（参考訳）: Indirect Time-of-Flight (iToF) システムの深度再構成精度とマルチターゲット分離能力を向上させるための新しい圧縮センシング手法を提案する。 ハードウェア修正や複雑な変調,あるいは煩雑なデータ駆動型再構成に依存する従来の手法とは異なり,本手法は単一変調周波数で動作し,複数位相シフトと狭周期連続波を用いた検出行列を構築する。 行列構成中は、レンズ歪みによる画素幅の変動も考慮し、実際の変調応答特性に整合性を持たせる。 スパースリカバリを向上するために,OMPプロセス中の各クラスタ内の距離応答辞書と制約原子選択にK-Meansクラスタリングを適用し,探索空間を効果的に低減し,解安定性を向上させる。 提案手法は,ハードウェアの変更を加えることなく,復元精度と堅牢性の両方において従来の手法よりも優れていることを示す。

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