要約
間接飛行時間型 (iToF) イメージングにより、低コストで高密度の深度情報を取得できます。
ただし、iToF イメージングでは、散乱媒体の存在下でマルチパス干渉 (MPI) アーチファクトが発生することが多く、その結果、深度精度が大幅に低下します。
たとえば、ToF アクティブ照明は遠くのターゲット表面に到達する前にセンサーに散乱してしまうため、iToF カメラは霧を通して深さを正確に測定できません。
この研究では、散乱媒体を通して深さ情報をロバストに捕捉できる偏光計測 iToF イメージング手法を提案します。
間接 ToF イメージングと光の偏光の原理に関する観察により、MPI エラーの補正を可能にする散乱を考慮した偏光位相測定の新しい計算モデルを定式化することができます。
まず、非偏光後方散乱光の位相を推定できる散乱を意識した偏光 iToF モデルを考案します。
次に、偏光の光学フィルタリングと、位相と振幅の散乱解析による非偏光後方散乱光の計算モデリングを組み合わせます。
これにより、参加媒体を介した散乱エネルギーを推定することで MPI 問題に取り組むことができます。
カスタマイズされた既製の iToF カメラを使用した実験セットアップで方法を検証します。
私たちの方法は、散乱モデルと旋光位相測定により、ベースライン方法を大幅に上回ります。
要約(オリジナル)
Indirect time-of-flight (iToF) imaging allows us to capture dense depth information at a low cost. However, iToF imaging often suffers from multipath interference (MPI) artifacts in the presence of scattering media, resulting in severe depth-accuracy degradation. For instance, iToF cameras cannot measure depth accurately through fog because ToF active illumination scatters back to the sensor before reaching the farther target surface. In this work, we propose a polarimetric iToF imaging method that can capture depth information robustly through scattering media. Our observations on the principle of indirect ToF imaging and polarization of light allow us to formulate a novel computational model of scattering-aware polarimetric phase measurements that enables us to correct MPI errors. We first devise a scattering-aware polarimetric iToF model that can estimate the phase of unpolarized backscattered light. We then combine the optical filtering of polarization and our computational modeling of unpolarized backscattered light via scattering analysis of phase and amplitude. This allows us to tackle the MPI problem by estimating the scattering energy through the participating media. We validate our method on an experimental setup using a customized off-the-shelf iToF camera. Our method outperforms baseline methods by a significant margin by means of our scattering model and polarimetric phase measurements.
arxiv情報
著者 | Daniel S. Jeon,Andreas Meuleman,Seung-Hwan Baek,Min H. Kim |
発行日 | 2023-06-30 12:42:40+00:00 |
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