論文の概要: Optical Linear Systems Framework for Event Sensing and Computational Neuromorphic Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13498v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 01:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.110431
• Title: Optical Linear Systems Framework for Event Sensing and Computational Neuromorphic Imaging
• Title（参考訳）: イベントセンシングと計算型ニューロモルフィックイメージングのための光リニアシステムフレームワーク
• Authors: Nimrod Kruger, Nicholas Owen Ralph, Gregory Cohen, Paul Hurley,
• Abstract要約: イベントビジョンセンサ(ニューロモルフィックカメラ)は、ログ強度閾値の交差によって引き起こされる非同期ON/OFFイベントを出力する。 非線形系として、この事象表現は、ほとんどの計算イメージングと光学系設計の基盤となる線形フォワードモデルと容易には統合されない。 本稿では,イベントストリームを1ピクセルあたりの対数強度と強度微分の推定値にマッピングし,これらの測定結果を動的線形系モデルに組み込む物理基底処理パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.45990890510584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event vision sensors (neuromorphic cameras) output sparse, asynchronous ON/OFF events triggered by log-intensity threshold crossings, enabling microsecond-scale sensing with high dynamic range and low data bandwidth. As a nonlinear system, this event representation does not readily integrate with the linear forward models that underpin most computational imaging and optical system design. We present a physics-grounded processing pipeline that maps event streams to estimates of per-pixel log-intensity and intensity derivatives, and embeds these measurements in a dynamic linear systems model with a time-varying point spread function. This enables inverse filtering directly from event data, using frequency-domain Wiener deconvolution with a known (or parameterised) dynamic transfer function. We validate the approach in simulation for single and overlapping point sources under modulated defocus, and on real event data from a tunable-focus telescope imaging a star field, demonstrating source localisation and separability. The proposed framework provides a practical bridge between event sensing and model-based computational imaging for dynamic optical systems.
• Abstract（参考訳）: イベントビジョンセンサ(ニューロモルフィックカメラ)は、ログ強度のしきい値交差によって引き起こされる非同期ON/OFFイベントを出力する。 非線形系として、この事象表現は、ほとんどの計算イメージングと光学系設計の基盤となる線形フォワードモデルと容易には統合されない。 本稿では,イベントストリームを1ピクセルあたりの対数強度と強度微分の推定値にマッピングし,時間変化点展開関数を持つ動的線形系モデルに組み込む物理基底処理パイプラインを提案する。 これにより、既知の(またはパラメータ化された)動的転送関数を持つ周波数領域 Wiener のデコンボリューションを使用して、イベントデータから直接逆フィルタリングを行うことができる。 我々は、変調デフォーカスの下での単一および重なり合う点源のシミュレーションと、恒星磁場を撮像するチューナブルフォーカス望遠鏡による実イベントデータに基づいて、ソースの局在と分離性を実証する手法を検証した。 提案フレームワークは,動的光学系におけるイベントセンシングとモデルベース計算イメージングの実践的ブリッジを提供する。

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