用于单光子激光雷达的视频超分辨率
图像与视频处理
2023-03-22 v1 计算机视觉与模式识别
光学
摘要
3D 飞行时间（ToF）图像传感器广泛应用于自动驾驶汽车、增强现实（AR）和机器人等应用中。当使用单光子雪崩二极管（SPADs）实现时，可制成紧凑的阵列格式传感器，能够在长距离上提供准确的深度图，且无需机械扫描。然而，阵列尺寸往往较小，导致横向分辨率低，再加上高环境光照下低信噪比（SNR）水平，可能导致场景解释困难。在本文中，我们使用合成深度序列训练一个 3D 卷积神经网络（CNN）用于对深度数据进行去噪和上采样（x4）。基于合成以及真实 ToF 数据的实验结果用于证明该方案的有效性。借助 GPU 加速，帧处理速度大于每秒 30 帧，使该方法适用于障碍物规避所需的低延迟成像。
引用
@article{arxiv.2210.10474,
title = {Video super-resolution for single-photon LIDAR},
author = {Germán Mora Martín and Stirling Scholes and Alice Ruget and Robert K. Henderson and Jonathan Leach and Istvan Gyongy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10474},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 10 figures, 3 tables