一种受感受野启发的鲁棒视觉采样模型
计算机视觉与模式识别
2022-01-05 v1
摘要
模仿视网膜中央凹的脉冲相机可通过发放脉冲来报告逐像素亮度强度累积。作为一种具有高时间分辨率的仿生视觉传感器，它在计算机视觉中具有巨大潜力。然而，当前脉冲相机中的采样模型极易受量化与噪声影响，无法有效捕获物体的纹理细节。本文提出一种受感受野启发的鲁棒视觉采样模型（RVSM），其中由高斯差分（DoG）与高斯滤波器生成的小波滤波器用于模拟感受野。利用类似于逆小波变换的相应方法，可将RVSM的脉冲数据转换为图像。为测试性能，我们还提出了一个包含多种运动场景的高速运动脉冲数据集（HMD）。通过比较HMD中的重建图像，我们发现RVSM能大幅提升脉冲相机的信息捕获能力。更重要的是，由于模仿感受野机制来收集区域信息，RVSM能有效滤除高强度噪声，并大幅改善脉冲相机对噪声敏感的问题。此外，由于采样结构具有很强的泛化性，RVSM也适用于其他神经形态视觉传感器。上述实验均在一个脉冲相机模拟器中完成。
引用
@article{arxiv.2201.01030,
title = {A Robust Visual Sampling Model Inspired by Receptive Field},
author = {Liwen Hu and Lei Ma and Dawei Weng and Tiejun Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.01030},
year = {2022}
}