Control and Evaluation of Event Cameras Output Sharpness via Bias

要約

ニューロモルフィック センサーとも呼ばれるイベント カメラは、RGB カメラよりも優れた機能を持つ比較的新しいテクノロジです。
最も重要なのは、環境の光の変化をキャプチャする際の違いです。環境光の変化をキャプチャすると、各ピクセルは他のピクセルとは独立して変化します。
光の変化に対するセンサーの感度の変更、生成されるイベントの数の制御、およびその他の同様の操作など、これらのカメラの出力を制御するユーザーの自由度を高めるために、カメラメーカーは通常、センサーレベルを変更するためのツールをいくつか導入しています。
カメラの設定で。
この研究の貢献は、生成されたイベント データ ストリームの品質の指標としてのシャープネスに対するセンサー設定の変更の影響を調査し、文書化することです。
この一連のイベントがフレームに変換されることを定性的に理解するために、エッジの数のインデックスとして平均画像勾配の大きさが計算され、それに応じてこれらのフレームのシャープネスが計算されます。
5 つの異なるバイアス設定が説明され、イベント出力におけるそれらの変更の影響が調査および分析されます。
さらに、イベントカメラセンシングアレイの動作はアナログ回路モデルで説明され、バイアス基盤の機能はこのモデルとリンクされています。

要約(オリジナル)

Event cameras also known as neuromorphic sensors are relatively a new technology with some privilege over the RGB cameras. The most important one is their difference in capturing the light changes in the environment, each pixel changes independently from the others when it captures a change in the environment light. To increase the users degree of freedom in controlling the output of these cameras, such as changing the sensitivity of the sensor to light changes, controlling the number of generated events and other similar operations, the camera manufacturers usually introduce some tools to make sensor level changes in camera settings. The contribution of this research is to examine and document the effects of changing the sensor settings on the sharpness as an indicator of quality of the generated stream of event data. To have a qualitative understanding this stream of event is converted to frames, then the average image gradient magnitude as an index of the number of edges and accordingly sharpness is calculated for these frames. Five different bias settings are explained and the effect of their change in the event output is surveyed and analyzed. In addition, the operation of the event camera sensing array is explained with an analogue circuit model and the functions of the bias foundations are linked with this model.

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