Adaptive sampling for scanning pixel cameras

要約

スキャニングピクセルカメラは、回折限界のない新しい低コスト、低電力のセンサーです。
スキャン中にシーンのさまざまな部分から抽出された一連のサンプルとしてデータを生成します。
サンプルレートと遅い画像取得時間を犠牲にして、非常に詳細な画像を提供できます。
この論文は、センサーがこのシーケンスの過程でサンプルレートを適応させることを可能にする新しいアルゴリズムを提案します。
これにより、画質を維持しながら、シーンの画像化と送信に必要な帯域幅と時間を最小限に抑えることで、これらの制限のいくつかを克服することができます。
画像分類とセマンティックセグメンテーションへのアプリケーションを検討し、80％少ないサンプルを使用しながら、完全にサンプリングされた入力と比較して同様の結果を達成することができます

要約(オリジナル)

A scanning pixel camera is a novel low-cost, low-power sensor that is not diffraction limited. It produces data as a sequence of samples extracted from various parts of the scene during the course of a scan. It can provide very detailed images at the expense of samplerates and slow image acquisition time. This paper proposes a new algorithm which allows the sensor to adapt the samplerate over the course of this sequence. This makes it possible to overcome some of these limitations by minimising the bandwidth and time required to image and transmit a scene, while maintaining image quality. We examine applications to image classification and semantic segmentation and are able to achieve similar results compared to a fully sampled input, while using 80% fewer samples

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