論文の概要: ESAR: Event-Based Synthetic Aperture Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15073v1
• Date: Thu, 16 Jul 2026 14:45:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-17 17:01:33.140945
• Title: ESAR: Event-Based Synthetic Aperture Reconstruction
• Title（参考訳）: ESAR:イベントベース合成開口再構成
• Abstract要約: イベントカメラは、対数放射率の変化が一定のコントラスト閾値を超えた場合に非同期の極性イベントを報告する。 静的基底領域対数放射場に対する合成開口逆問題として単眼イベントベースイメージングを定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras report asynchronous polarity events when changes in log--radiance exceed a fixed contrast threshold, producing signed temporal contrast measurements rather than conventional image frames. We formulate monocular event-based imaging as a synthetic-aperture inverse problem for a static ground-domain log--radiance field $θ\in \mathbb{R}^{N_g}$. Instead of reconstructing a latent pixel-time volume $v \in \mathbb{R}^{N_pN_t}$, we impose the geometric relation $v=Pθ$, where $P$ maps the fixed scene into motion-dependent latent views. Aggregating events over finite time intervals gives the linearized model \[ APθ= b+η, \] where $A$ is a temporal differencing operator, $b$ contains signed binned event counts, and $η$ represents measurement and modeling errors. This decomposition exposes a synthetic-aperture structure: under near-nadir motion, successive projections are approximately shifted views of a common scene, while the composite operator $AP$ remains ill-conditioned because it combines spatial averaging with temporal differencing. We therefore use regularized inversion to recover $θ$. Numerical experiments on simulated data and real near-nadir Falcon Neuro event data show that the proposed $θ$-based formulation recovers coherent large-scale spatial structure, relative to dynamic latent-image and learned event-reconstruction baselines, while suppressing fine-scale texture.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、対数放射率の変化が一定のコントラスト閾値を超えた場合の非同期極性事象を報告し、従来の画像フレームではなく、符号付き時間コントラスト測定を生成する。 静的基底領域対数放射場$θ\in \mathbb{R}^{N_g}$に対する合成開口逆問題として単分子イベントベースイメージングを定式化する。 遅延画素時間体積 $v \in \mathbb{R}^{N_pN_t}$ を再構成する代わりに、幾何学的関係 $v=Pθ$ を課す。 有限時間間隔でイベントを集約すると、線形化モデル \[ APθ= b+η, \] が得られる。 この分解は合成開口構造を露呈する: ニアナディア運動下では、連続射影は共通のシーンのほぼシフトビューであり、合成演算子$AP$は空間平均化と時間差を組合せた状態のままである。 したがって、正規化反転を用いて$θ$を回収する。 シミュレーションデータと実機近傍のファルコンニューロイベントデータに関する数値実験により,提案した$θ$-based formulationは,動的潜伏画像と学習イベント再構成ベースラインに対するコヒーレントな大規模空間構造を復元し,微細なテクスチャを抑えることを示した。

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