Nov, 2023

基于事件的抗运动准确形状估计混合反射场景

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TL;DR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）。
event-based structured light systems3d measurementsmixed reflectance scenesfast imaginghigh accuracy
发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用单目事件相机进行密集体素三维重建

    使用事件相机，提出了一种解决仅使用单个事件相机进行密集三维重建的新方法，结果显示该方法无需使用现有方法的流水线即可直接生成可视化区分的密集三维重建，同时创建了一个使用事件相机模拟器生成的合成数据集，加速了相关研究。

    Sep, 2023

  • 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

  • 具挑战条件下的跨模态半密集 6 自由度事件相机跟踪

    使用基于事件的相机进行视觉定位，通过几何三维到二维的映射和极性感知的注册方法实现高可靠性和准确性的多模态跟踪，同时引入新的遮挡点筛选策略提高追踪器的速度和鲁棒性。

    Jan, 2024

  • 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

  • E3D: 基于事件的 3D 形状重建

    本论文介绍了基于事件相机和神经网络的三维形状重建方法，通过事件到轮廓 (E2S) 神经网络模块和三维可微分渲染器 (PyTorch3D) 来实现视图间的一致性和微调，同时介绍了一种基于公开数据集的三维 - 事件模拟管线来生成监督学习的训练对。

    Dec, 2020

  • Pro-Cam SSfM：移动式光投影相机系统用于结构和光谱反射

    本文介绍了一种新型的投影仪 - 相机系统，可实现对物体的密集三维建模和光谱反射性质的低成本获取，该系统利用标准 RGB 相机和现成投影仪进行光照和结构估计，通过多视点结构光和 SfM 技术完成构建，并通过多光谱成像估计每个 3D 点的光谱反射，实验证明该系统可用于获得设备简单而精度高的三维模型和全光谱反射性质。

    Aug, 2019

  • 基于事件的立体视觉里程计

    本文提出了一种使用事件相机实现实时的视觉里程计的解决方案，其中包括基于视觉一致性的立体事件数据融合的半密集三维场景重建以及通过选定的地图和事件数据表示解决的姿态恢复问题。该系统成功利用事件相机的优势，在高速和大动态范围场景下进行视觉里程计，并在标准 CPU 上以实时运行，已在公开数据集和作者的数据集上进行了测试。

    Jul, 2020

  • 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

  • 一种基于事件的算法，用于同时跟踪和绘制 6 自由度相机姿态

    本文介绍了使用适应性选择事件窗口中的信息形成运动补偿图像来重建场景以及估计相机的 6-DOF 姿态，并提出了一个惯性版本的仅事件流水线，以评估其性能。通过对两个公开事件数据集的序列的不同配置的结果与基准进行比较，本文证明了所提出的事件惯性流水线可以产生相当或更准确的结果，前提是地图估计可靠。

    Jan, 2023