要約
見通し外 (NLOS) イメージングは、障害物の背後や角にある物体を検出するための新しい技術です。
パッシブ NLOS に関する最近の研究は、主に定常状態の測定と再構成方法に焦点を当てており、移動するターゲットの認識に限界があることを示しています。
私たちの知る限りでは、新しいイベントベースのパッシブ NLOS イメージング法を提案します。
NLOSターゲットの詳細な動的情報を含む非同期イベントベースのデータを取得し、動きによるスペックルの劣化を効率的に緩和します。
さらに、最初のイベント ベースの NLOS イメージング データセットである NLOS-ES を作成し、イベント ベースの特徴を時間面表現によって抽出します。
イベントベースのデータによる再構成をフレームベースのデータと比較します。
イベントベースの方法は、PSNR と LPIPS で良好に機能し、フレームベースの方法よりも 20% と 10% 優れていますが、データ量は従来の方法の 2% しかかかりません。
要約(オリジナル)
Non-line-of-sight (NLOS) imaging is an emerging technique for detecting objects behind obstacles or around corners. Recent studies on passive NLOS mainly focus on steady-state measurement and reconstruction methods, which show limitations in recognition of moving targets. To the best of our knowledge, we propose a novel event-based passive NLOS imaging method. We acquire asynchronous event-based data which contains detailed dynamic information of the NLOS target, and efficiently ease the degradation of speckle caused by movement. Besides, we create the first event-based NLOS imaging dataset, NLOS-ES, and the event-based feature is extracted by time-surface representation. We compare the reconstructions through event-based data with frame-based data. The event-based method performs well on PSNR and LPIPS, which is 20% and 10% better than frame-based method, while the data volume takes only 2% of traditional method.
arxiv情報
| 著者 | Conghe Wang,Yutong He,Xia Wang,Honghao Huang,Changda Yan,Xin Zhang,Hongwei Chen |
| 発行日 | 2022-09-27 10:56:14+00:00 |
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