RGB 引导式 ToF 成像系统：基于深度学习的方法综述
计算机视觉与模式识别
2024-05-20 v1
摘要
将 RGB 相机集成到 ToF 成像系统已成为感知现实世界的重要技术。RGB 引导式 ToF 成像系统对于面部防欺骗、显著性检测和轨迹预测等多个应用至关重要。 Depending on the distance of the working range，实现方案各不相同。具体来说，具有 uniform field of illumination 的 ToF 传感器（可输出稠密深度但分辨率较低），通常用于近距离测量。相比之下，LiDAR 发射激光脉冲且只能捕获稀疏深度的传感器通常用于长距离检测。在两种情况下，RGB 引导式 ToF 成像的深度质量提高对应两个子任务：引导深度超分辨率和引导深度完成。在最新的深度学习为该领域带来显著提升的背景下，本文综述了与 RGB 引导式 ToF 成像相关的工作，包括网络结构、学习策略、评估指标、基准数据集和目标函数。此外，我们在广泛使用的基准数据集上对最新方法进行了定量比较。最后，讨论了未来趋势和实际应用中的挑战，以指导进一步的研究。
关键词
引用
@article{arxiv.2405.10357,
title = {RGB Guided ToF Imaging System: A Survey of Deep Learning-based Methods},
author = {Xin Qiao and Matteo Poggi and Pengchao Deng and Hao Wei and Chenyang Ge and Stefano Mattoccia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10357},
year = {2024}
}
备注
To appear on International Journal of Computer Vision (IJCV)