iToF2dToF:一种用于数据驱动飞行时间成像的鲁棒且灵活的表示
计算机视觉与模式识别
2021-12-22 v3 图像与视频处理
摘要
间接飞行时间(iToF)相机是一种很有前景的深度传感技术。然而,它们易受由多径干扰(MPI)和低信噪比(SNR)引起的误差影响。传统方法在去噪后,通过估计编码深度的瞬态图像来减轻 MPI。近来,联合去噪与减轻 MPI 的数据驱动方法已成为最优(state-of-the-art)方法,且不使用中间的瞬态表示。本文中,我们提议重新审视瞬态表示。利用数据驱动先验,我们对 iToF 频率进行插值/外推,并用其估计瞬态图像。鉴于直接飞行时间(dToF)传感器捕获瞬态图像,我们将我们的方法命名为 iToF2dToF。该瞬态表示具有灵活性。它可与不同的基于规则的深度传感算法集成,这些算法对低 SNR 具有鲁棒性,并能处理实践中出现的模糊场景(例如镜面 MPI、光学串扰)。我们在真实深度传感场景中展示了 iToF2dToF 相对于先前方法的优势。
引用
@article{arxiv.2103.07087,
title = {iToF2dToF: A Robust and Flexible Representation for Data-Driven Time-of-Flight Imaging},
author = {Felipe Gutierrez-Barragan and Huaijin Chen and Mohit Gupta and Andreas Velten and Jinwei Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.07087},
year = {2021}
}
备注
35 pages