Sep, 2023

混合事件帧相机的异步线性滤波器架构

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TL;DR介绍了一种异步线性滤波结构，用于高动态范围（HDR）视频重建和空间卷积，利用事件和帧摄像机数据的优势。所提出的 AKF 管道在绝对强度误差方面优于其他最先进的方法（减少 69.4%），并在图像相似性指数方面有平均 35.5% 的改善。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 事件相机的异步空间图像卷积

    使用内部状态直接处理事件流，避免合成伪图像帧，实现了事件相机输出与线性空间卷积的计算方法，应用于提取角点等高级视觉算法中并可用于机器人系统的实时特征检测和跟踪。

    Dec, 2018

  • 学习从事件中超分辨强度图像

    该研究提出一种基于事件流的端到端神经网络，能够从低空间分辨率的事件摄像头中重建出高分辨率，高动态范围的图像，优于现有同类算法，可通过使用主动传感像素框架或迭代重建图像方法进一步扩展。

    Dec, 2019

  • 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

  • 基于事件的异步高动态范围成像与时间光照调制

    提出 AsynHDR 像素异步 HDR 成像系统，通过动态视觉传感器（DVS）与液晶面板集成，利用液晶面板的透明度调节来触发独立于像素的事件流，然后通过时间加权算法从事件流解码出 HDR 图像，实验证明该系统在 HDR 成像任务中的可行性。

    Mar, 2024

  • 降低事件相机的模拟到现实差距

    本文介绍了一种用于提高事件基于 CNNs 的训练数据的策略，可为视频重建网络和光流网络带来 20-40％的性能提升，并提出了一种新的高质量数据集 HQF 以解决事件基于视频重建缺乏质量地真实图像的问题。

    Mar, 2020

  • 使用条件生成式对抗网络生成基于事件的高动态范围图像和极高帧率视频

    本文提出了基于事件相机的条件生成式对抗网络，可以从时间数据流中的可调节部分生成图像 / 视频，并展示了在极端光照条件下生成高动态范围 (HDR) 图像的效用以及快速运动条件下生成非模糊图像的可能性和非常高的帧速率。

    Nov, 2018

  • 使用异步 “事件” 进行运动估计更好

    该论文介绍了一种基于神经网络的异步处理 Event-based Camera 事件流的方法，利用前一时刻的动态信息和灰度帧的关键特征，提取事件中的动态信息，相较现有同类研究结果表现优异。

    Apr, 2019

  • 事件相机实现高速和高动态范围视频

    本文提出了一种使用循环网络从事件流中直接学习重建图像的方法，并在此基础上扩展到从事件流合成彩色图像的方法，实验证明该网络在处理高速现象和挑战性照明条件下具有较好的图像质量和高动态范围重建，并作为事件数据的中间表示进行了分类和视觉惯性积分导航等应用。

    Jun, 2019