論文の概要: Practical Noise Modeling for SPAD Intensity Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00489v1
• Date: Sat, 01 Aug 2026 07:25:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.702267
• Title: Practical Noise Modeling for SPAD Intensity Imaging
• Title（参考訳）: SPADインテンシティイメージングのための実用的ノイズモデリング
• Abstract要約: 単一光子アバランシェダイオード(SPAD)カメラは、低照度かつ高ダイナミックレンジの高輝度イメージングを約束している。 本研究では,SPAD強度デノナイジングのための実用的なノイズモデリングと校正フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.09955236195331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-photon avalanche diode (SPAD) cameras are promising for low-light and high-dynamic-range intensity imaging, but their practical use is limited by complex sensor-specific noise. Unlike time-correlated single-photon counting (TCSPC) systems, SPAD cameras record whether at least one detection occurred in each gate without photon timestamps in intensity imaging mode, making explicit noise decomposition difficult. We present a practical noise modeling and calibration framework for SPAD intensity denoising. Our forward model describes binary-frame accumulation with a Binomial observation process, models signal-independent dark noise as an exposure-dependent pure dark count term plus an exposure-independent dark-frame bias term, and incorporates pixel-wise response non-uniformity. We design a dedicated calibration procedure for the proposed model and use it to build a count-domain noise-synthesis pipeline for network training. For denoising, we further design a SPAD-specific dark-shading correction (SPAD-DSC) to remove most systematic noise before network training. We construct a real-world SPAD intensity dataset for testing. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed noise model.
• Abstract（参考訳）: 単一光子アバランシェダイオード(SPAD)カメラは、低光度かつ高ダイナミックレンジの高輝度イメージングを約束するが、その実用化は複雑なセンサ特有のノイズによって制限される。 時間関連シングル光子計数システム(TCSPC)とは異なり、SPADカメラは光子タイムスタンプなしで各ゲートで少なくとも1つの検出が行われたことを記録しており、明らかにノイズの分解が困難である。 本研究では,SPAD強度デノナイジングのための実用的なノイズモデリングと校正フレームワークを提案する。 我々のフォワードモデルでは、バイナリフレームの蓄積をバイナリ観測プロセスで記述し、信号非依存の暗騒音を露光依存の純暗数項と露光非依存の暗黒フレームバイアス項としてモデル化し、画素ワイズ応答の非均一性を組み込む。 本稿では,提案モデルの専用校正手順を設計し,これをネットワークトレーニングのための数領域雑音合成パイプラインの構築に利用する。 さらに,SPAD-DSC(SPAD-DSC)を設計し,ネットワークトレーニング前に最も系統的なノイズを除去する。 本研究では,実世界のSPAD強度データセットを構築した。 実験結果から, 提案した騒音モデルの優位性を示した。

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