X-maps：基于事件的结构光系统直接深度查找
计算机视觉与模式识别
2024-02-16 v1
摘要
我们提出了一种利用事件相机进行空间增强现实（SAR）应用直接深度估计的新方法。这些动态视觉传感器非常适合与激光投影仪配对，以在结构光方法中进行深度估计。我们的主要贡献包括将投影仪时间图转换为校正后的 X-map，捕捉传入事件的 x 轴对应关系，从而实现无需任何额外搜索的直接视差查找。与之前的实现相比，这显著简化了深度估计，使其更高效，同时精度与基于时间图的过程相当。此外，我们通过简单的时间图校准补偿了廉价激光投影仪的非线性时间行为，从而提高了性能并增加了深度估计精度。由于深度估计仅需两次查找，因此对于传入事件几乎可以即时执行（Python 实现每帧少于 3 ms）。这使得实时交互和响应成为可能，让我们的方法特别适用于低延迟、高帧率和直接反馈至关重要的 SAR 体验。我们展示了将数据转换为 X-maps 所获得的宝贵见解，并针对最先进的基于时间图的结果评估了我们的从视差到深度的估计。更多结果和代码可在我们的项目页面获取：https://fraunhoferhhi.github.io/X-maps/
引用
@article{arxiv.2402.10061,
title = {X-maps: Direct Depth Lookup for Event-based Structured Light Systems},
author = {Wieland Morgenstern and Niklas Gard and Simon Baumann and Anna Hilsmann and Peter Eisert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.10061},
year = {2024}
}
备注
Accepted at the CVPR 2023 Workshop on Event-based Vision: https://tub-rip.github.io/eventvision2023/