Feb, 2024

X-maps:面向事件驱动结构光系统的直接深度查询

TL;DR我们提出了一种新的方法,用于使用事件相机进行空间增强现实(SAR)应用的直接深度估计。我们的关键贡献包括将投影仪时间映射转换为矫正的X映射,捕获到来事件的x轴对应关系,并实现了无需额外搜索的直接差异查找,从而显著简化了深度估计过程以提高效率,并且与基于时间映射的方法相比,准确率相似。此外,我们通过简单的时间映射校准来补偿廉价激光投影仪的非线性时间行为,从而提高了性能和深度估计的准确性。由于深度估计仅通过两次查找执行,因此对于传入事件,几乎可以立即执行(使用Python实现每帧不到3毫秒)。这样可以实现实时交互和响应,使我们的方法特别适用于SAR体验,其中低延迟、高帧率和直接反馈至关重要。我们展示了将数据转换为X映射的有价值的见解,并将我们的深度从差异估计与基于时间映射的最新结果进行了评估。更多的结果和代码可在我们的项目页面上找到:[项目链接]。