Nov, 2023

事件驱动的背景定向暗纹

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TL;DR该论文介绍了一种使用事件和帧来感知空气对流的新技术，并提供了将事件数据与 Schlieren 相联系的第一个理论分析。实验证明，该方法使事件相机能够与现有基于帧的光流技术取得相当的结果。此外，该方法在暗条件下工作，而基于帧的 Schlieren 失败，并且通过利用事件相机的优势实现了慢动作分析。
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发现论文，激发创造
  • 使用事件相机进行单张图像的光流估计

    该研究探讨了如何利用事件相机和模糊图像进行光流估计，提出了一种基于事件相机和模糊图像的光流估计算法，并通过实验验证了该算法的优越性。

    Apr, 2020

  • ESL: 基于事件的结构光

    使用事件相机的结构光系统通过优化空时一致性能量函数，可以更准确、快速地进行深度感知，相对于预言式算法可以更好地处理高速运动和降低误差。

    Nov, 2021

  • 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

  • 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

  • 基于事件的稀疏事件补全的扩散 - 细化方法

    通过基于扩散的生成模型以及维护原始数据的时间分辨率等方法，我们提出了一种创新的事件序列补全方法，发掘事件相机的全部潜力，并生成高质量的密集事件，从而有利于目标分类和强度帧重建。

    Jan, 2024

  • 带立体事件相机的半稠密三维重建

    本篇论文提出一种从由立体事件相机拍摄的数据中进行三维重建的方法，该方法包括优化能量函数和概率深度融合策略，并且无需对相机拍摄的场景进行先验知识。实验表明，该方法能够处理纹理丰富和稀疏场景，并优于基于事件数据图像表示的最新立体方法。

    Jul, 2018

  • 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

  • 基于事件的抗运动准确形状估计混合反射场景

    本研究论文提出一种新颖的基于事件的结构光系统，能够以高精度快速地对反射率混合场景进行三维成像。通过使用内在的对物体反射进行分解的极线约束，重建了场景中的漫反射对象，并且通过偏折测量评估了景物的镜面反射部分。所得到的系统能够以较高精度（小于 500μm）和快速（每秒 14 帧）的方式对反射率混合场景进行重建，同时还引入了适用于三维测量漫反射场景的 “超快速” 捕获模式（每秒 250 帧）。

    Nov, 2023

  • 事件驱动视觉：综述

    介绍了事件相机技术的工作原理，可用传感器和任务，包括低级视觉和高级视觉，并讨论了处理事件的技术，特别是基于学习的技术和专门为这些传感器设计的处理器，如脉冲神经网络，同时提出了待解决的挑战和未来机器感知及与世界互动的新机遇。

    Apr, 2019

  • 重新审视基于事件的视频帧插值

    利用动态视觉传感器或事件相机进行视频帧插值，结合 RGB 信息的事件引导光流细化策略和分阶段的中间帧合成策略，可以获得比先前的视频帧插值方法更可靠和更真实的中间帧结果。

    Jul, 2023