Händelsekameror eller neuromorfkameror efterliknar det mänskliga perceptionssystemet eftersom de mäter perpixelintensitetsförändringen snarare än den faktiska intensitetsnivån. I motsats till traditionella kameror fångar sådana kameror ny information om scenen vid MHz-frekvensen i form av glesa händelser. Den höga temporal upplösningen kommer på bekostnad av att förlora den välbekanta informationen per pixel intensitet. I detta arbete föreslår vi en variationsmodell som exakt modellerar händelsekamerornas beteende, vilket möjliggör rekonstruktion av intensitetsbilder med godtycklig bildhastighet i realtid. Vår metod är formulerad på en per-event-bas, där vi uttryckligen införlivar information om den asynkrona naturen av händelser via ett händelsegrenrör som induceras av den relativa tidsstämpeln av händelser. I våra experiment verifierar vi att lösa variationsmodellen på grenröret producerar högkvalitativa bilder utan att explicit uppskatta optiskt flöde. Detta dokument är en utökad version av vårt tidigare arbete (Reinbacher et al. i British Machine vision Conference (BMVC), 2016) och innehåller ytterligare detaljer om variationsmodellen, en undersökning av olika datatermer och en kvantitativ utvärdering av vår metod mot konkurrerande metoder samt syntetiska mark-sanningsdata.
Munda m.fl. REF gjuten intensitet rekonstruktion som ett energiminimeringsproblem definieras på ett grenrör som induceras av händelsen tidsstämpelr.
Real-Time Intensity-Image Reconstruction for Event Cameras Using Manifold Regularisation
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}