深度端到端飞行时间成像
文档内容节选
Deep EndtoEnd TimeofFlight Imaging Shuochen Su UBC Felix Heide Stanford University Gordon Wetzstein Stanford University Wolfgang Heidrich KAUST Abstract We present an endtoend image processing framework for timeofight ToF cameras Existing ToF image pro cessing pipelines consist of a sequence of operations in cluding modulated exposures denoising phase unwrapping and multipath interference correction While this cascaded modular design offers several benets such as closedform solutions and poweref......
文档解析
本文介绍了一种用于时间飞行（ToF）相机的端到端图像处理框架，该框架通过深度卷积神经网络直接从双频、原始ToF相关测量中恢复场景深度。现有ToF图像处理流程包括调制曝光、去噪、相位展开和多路径干涉校正等操作，但这种级联模块设计会导致误差累积和信息丢失。新提出的网络架构能够利用ToF频率测量的时空结构，通过模拟ToF图像和应用特定的损失函数来训练网络，从而在多种挑战性场景中验证了联合去噪、多路径移除和相位展开方法的性能。此外，本文还介绍了一个大规模的原始相关ToF数据集，包含已知的每个像素的真实深度标签，以实现对所提出方法的完全可重复性。实验结果表明，该方法在去噪、相位展开和多路径校正方面均优于传统的深度图像处理流程，且在现代GPU上以交互式帧率高效运行。
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