基于 Quanta 图像传感器的动态低光成像
图像与视频处理
2020-07-20 v1 计算机视觉与模式识别
光学
摘要
低光成像十分困难，因为到达传感器的光子数量很少。在低光环境中对动态场景成像则更为困难，因为随着场景运动，相邻帧中的像素需要先对齐才能去噪。传统 CMOS 图像传感器（CIS）在动态低光环境下处于特别不利的地位，因为曝光不能太短，以免读出噪声淹没信号。我们提出一种使用 Quanta 图像传感器（QIS）的解决方案，并给出一种新的图像重建算法。QIS 是具有光子计数能力的单光子图像传感器。过去十年的研究已证实 QIS 在低光成像中的有效性，但针对低光动态场景的重建算法仍是一个开放问题。我们通过提出一种师生训练协议来填补这一空白，该协议将来自运动教师与去噪教师的知识迁移至学生网络。我们表明，动态场景可以从每帧每像素 1 个光子水平的一连串帧中重建出来。实验结果证实了所提方法相较于现有方法的优势。
关键词
引用
@article{arxiv.2007.08614,
title = {Dynamic Low-light Imaging with Quanta Image Sensors},
author = {Yiheng Chi and Abhiram Gnanasambandam and Vladlen Koltun and Stanley H. Chan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08614},
year = {2020}
}
备注
Published in the 16th European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020