要約
悪条件下での高速かつ正確なオートフォーカスは、依然として困難な課題である。イベントカメラの出現は、この課題に取り組むための新たな可能性を開いた。本論文では、新しい高速かつ高精度なイベントベースフォーカシングアルゴリズムを紹介する。具体的には、フォーカシングにおけるイベント極性間の対称関係を調査し、イベントカメラの原理とフォーカシングプロセスにおけるイメージングモデルに基づいて、イベントベースのフォーカス評価関数を提案する。公開イベントベースオートフォーカスデータセット(EAD)を用いた包括的な実験により、本モデルの頑健性を示す。さらに、自作の高速フォーカシングプラットフォームにおいて、0.004秒以内に焦点深度1以下の正確なフォーカシングが達成される。データセットとコードは公開される予定である。
要約(オリジナル)
Fast and accurate auto-focus in adverse conditions remains an arduous task. The emergence of event cameras has opened up new possibilities for addressing the challenge. This paper presents a new high-speed and accurate event-based focusing algorithm. Specifically, the symmetrical relationship between the event polarities in focusing is investigated, and the event-based focus evaluation function is proposed based on the principles of the event cameras and the imaging model in the focusing process. Comprehensive experiments on the public event-based autofocus dataset (EAD) show the robustness of the model. Furthermore, precise focus with less than one depth of focus is achieved within 0.004 seconds on our self-built high-speed focusing platform. The dataset and code will be made publicly available.
arxiv情報
| 著者 | Yuhan Bao,Lei Sun,Yuqin Ma,Diyang Gu,Kaiwei Wang |
| 発行日 | 2023-07-03 04:34:13+00:00 |
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