論文の概要: Hardware-aware Coding Function Design for Compressive Single-Photon 3D Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12123v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 03:52:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.181691
• Title: Hardware-aware Coding Function Design for Compressive Single-Photon 3D Cameras
• Title（参考訳）: 圧縮単光子3Dカメラのハードウェア対応符号化機能設計
• Authors: David Parra, Felipe Gutierrez-Barragan, Trevor Seets, Andreas Velten,
• Abstract要約: 圧縮単光子3次元イメージングのための実用的な符号化関数を設計するための制約付き最適化手法を提案する。 我々は、帯域幅とピーク電力の制約の下で、符号化関数が従来の符号化設計より一貫して優れていることを示す広範なシミュレーションを通して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.630476667966841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single-photon cameras are becoming increasingly popular in time-of-flight 3D imaging because they can time-tag individual photons with extreme resolution. However, their performance is susceptible to hardware limitations, such as system bandwidth, maximum laser power, sensor data rates, and in-sensor memory and compute resources. Compressive histograms were recently introduced as a solution to the challenge of data rates through an online in-sensor compression of photon timestamp data. Although compressive histograms work within limited in-sensor memory and computational resources, they underperform when subjected to real-world illumination hardware constraints. To address this, we present a constrained optimization approach for designing practical coding functions for compressive single-photon 3D imaging. Using gradient descent, we jointly optimize an illumination and coding matrix (i.e., the coding functions) that adheres to hardware constraints. We show through extensive simulations that our coding functions consistently outperform traditional coding designs under both bandwidth and peak power constraints. This advantage is particularly pronounced in systems constrained by peak power. Finally, we show that our approach adapts to arbitrary parameterized impulse responses by evaluating it on a real-world system with a non-ideal impulse response function.
• Abstract（参考訳）: 単光子カメラは、超高解像度で個々の光子をタイムタグできるため、飛行時間3Dイメージングで人気が高まっている。 しかし、その性能は、システム帯域幅、最大レーザーパワー、センサーデータレート、センサー内メモリやコンピュータリソースなどのハードウェアの制限に左右される。 圧縮ヒストグラムは、光子タイムスタンプデータのオンラインインセンサー圧縮によるデータレートの課題に対する解決策として最近導入された。 圧縮ヒストグラムは、センサー内の限られたメモリと計算資源で機能するが、実際の照明ハードウェアの制約を受けると性能が低下する。 そこで本研究では,圧縮単光子3次元イメージングのための実用的な符号化関数を設計するための制約付き最適化手法を提案する。 勾配降下法を用いて、ハードウェア制約に従う照明および符号化行列(つまり、符号化関数)を協調的に最適化する。 我々は、帯域幅とピーク電力の制約の下で、符号化関数が従来の符号化設計より一貫して優れていることを示す広範なシミュレーションを通して示す。 この利点はピークパワーに制約されたシステムでは特に顕著である。 最後に,本手法は,非理想的インパルス応答関数を持つ実世界のシステム上で,任意のパラメータ化インパルス応答に適応することを示す。

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