Jun, 2023

事件相机快速、鲁棒和精确的校准工具箱 E-Calib

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TL;DR采用非对称圆形网格标定事件相机，提供了一种新的快速，鲁棒性好，准确性高的标定工具，尤其在对焦不准或光照条件恶劣的情况下表现良好，成功率、重投影误差和外参估计精度均表现优于现有方法。
发现论文，激发创造
  • 如何校准事件相机

    使用基于神经网络的图像重建，提出通用的事件相机标定框架，实现内在和外在标定，从而可以进行基于时间和基于帧的传感器之间的内外标定，并证明该方法在不同畸变模型和畸变参数下都非常准确。

    May, 2021

  • EF-Calib: 使用连续时间轨迹对事件和帧分相机进行时空标定

    提出了一个名为 EF-Calib 的时空校准框架，用于事件相机和基于帧的相机的校准，通过引入可连续表示相机姿态的 B 样条曲线模型以及分析性的雅可比矩阵，实现了内参、外参和时间偏移的校准，具有较高的准确性和方便性。

    May, 2024

  • eWand：广基准宽基线帧和事件相机系统的校准框架

    利用 eWand 方法，使用闪烁 LED 代替印刷或显示的图案进行快速、易用的内外参数标定，以提高多摄像头的准确校准。

    Sep, 2023

  • E$^2$(GO) MOTION：一种用于第一视角动作识别的动作增强事件流技术

    本文提出了利用事件相机数据进行自我中心行为识别的两种策略，并将其应用于首个基于事件相机的视频数据集，结果表明，事件数据不仅可在不需要流计算的情况下提供与 RGB 和光流同等的性能，而且相比仅使用 RGB 信息提高了 4％的表现。

    Dec, 2021

  • 混合事件相机的异步卡尔曼滤波器

    本文提出了一种基于事件相机的高动态范围视频重建方法，该方法包括模糊去除、时间插值、异步 Kalman 滤波等步骤，可以较好地处理 HDR 视频，实验结果验证了本方法的优越性。

    Dec, 2020

  • 事件摄像头的连续时间视觉惯性里程计

    本文提出了一种基于连续时间表征的事件相机视觉惯性导航融合方法，并证明了该方法在准确性和适用性上优于当前最先进的事件相机视觉导航方法。

    Feb, 2017

  • 使用事件相机进行连续时间强度估计

    提出了一种异步滤波器，可以将事件摄像机从高速、高动态范围数据中提取的局部时间对比信息，与传统摄像机从低频参考强度信息中提取的信息相融合，以形成一个单一的高时空分辨率图像状态，证明该算法优于现有状态的方法。

    Nov, 2018

  • E-CIR: 事件增强连续强度恢复

    该论文提出了 E-CIR 技术，可以通过利用事件结构对模糊图像进行去模糊处理，生成更真实和平滑的结果。

    Mar, 2022

  • 使用生成事件模型进行事件相机位姿追踪

    采用贝叶斯滤波框架和概率生成事件模型，利用感知到的事件的对比度残差为估计事件相机和环境位置的度量，解决了在已知环境下，仅使用事件数据定位的问题。

    Oct, 2015

  • 使用事件和图像帧进行非同步光度特征跟踪

    该论文介绍了一种利用事件相机和标准相机的互补性来实现低延迟跟踪视觉特征的方法，通过提取标准相机的特征和利用事件相机的低延迟更新，该方法能够在各种场景下产生比现有技术更准确、更长的特征跟踪。

    Jul, 2018