高品質暗ビデオグラフィーのための二重センサ計算Camera【JST・京大機械翻訳】

Cheng Yuxiao; Yang Runzhao; Zhang Zhihong; Suo Jinli; Dai Qionghai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214784467656 整理番号：22P0329409

高品質暗ビデオグラフィーのための二重センサ計算Camera【JST・京大機械翻訳】

A Dual Sensor Computational Camera for High Quality Dark Videography

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

低光条件下で捕捉されたビデオは,厳しい雑音を受ける。画像/ビデオ雑音抑制に様々な努力が払われ,大きな進歩を遂げた。しかし,非常に暗いシナリオでは,広範な光子飢餓が正確な雑音モデリングを妨げる。代わりに,より多くの光子を集めるイメージングシステムの開発は,低照明の下で高品質ビデオ捕獲のためのより有効な方法である。本論文では,NIR波長における光子を付加的に収集する二重センサカメラを構築し,雑音の多い暗ビデオ対から高品質再構成を行うためRGBと近赤外(NIR)スペクトル間の相関を利用した。ハードウェアでは,RGBとNIRビデオを同時に捕捉するコンパクトなデュアルセンサカメラを構築する。コンピュータ的に,著者らは,低光RGBとNIRビデオを再構成するために,空間時間スペクトルの前に二重チャネルマルチフレーム注意ネットワーク(DCMAN)を提案した。さらに,物理プロセスベースのCMOSノイズモデルに従って,模擬雑音入力でDCMANモデルを訓練することにより,異なるセンサに容易に適用可能な高品質対RGBとNIRビデオデータセットを構築した。合成および実ビデオに関する両実験は,このコンパクトな二重センサカメラ設計の性能および暗ビデオグラフィにおける対応する再構成アルゴリズムを検証した。【JST・京大機械翻訳】

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