异步暂态对比视觉传感器所捕获时空事件流图像超分辨率
计算机视觉与模式识别
2018-03-19 v2
摘要
超分辨率(SR)是一项有用的技术，可从低分辨率(LR)视觉输入生成高分辨率(HR)视觉输出，克服摄像机的物理限制。然而，SR尚未被用于增强由无帧动态视觉传感器(DVSs)捕获的时空事件流图像的分辨率。事件流图像的SR从根本上不同于现有的基于帧的方案，因为DVS图像每个像素的值本质上是一个事件序列。本工作中，提出了一个两阶段方案来解决时空事件流图像的SR问题。我们使用非齐次泊松点过程对事件序列建模，并根据指定的事件数和速率函数通过模拟非齐次泊松过程对每个像素的事件进行采样。首先，基于稀疏信号表示的方法确定HR DVS图像每个像素的事件数，从而从LR DVS记录的事件计数图获得HR事件计数图。利用对应LR邻域像素上的时空滤波器计算每个HR像素点过程随时间线的速率函数。其次，利用基于稀疏化的事件采样算法生成每个新像素的事件序列。提出了两个度量来评估事件流SR结果。所提方法通过从一系列DVS记录中获取HR事件流图像得到验证。结果表明，上采样后的HR事件流比LR DVS图像具有感知上更高的空间纹理细节。此外，上采样后HR事件流的时间特性与原始输入非常匹配。本工作为基于事件的视觉的许多潜在应用提供了可能。
引用
@article{arxiv.1802.02398,
title = {Super-resolution of spatiotemporal event-stream image captured by the asynchronous temporal contrast vision sensor},
author = {Hongmin Li and Guoqi Li and Hanchao Liu and Luping Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.02398},
year = {2018}
}