作为一种引起巨大关注的新兴技术,通过分析继电器表面上的漫反射来重建隐藏物体的非视线(NLOS)成像,具有广泛的应用前景,在自主驾驶,医学成像和医学成像领域防御。尽管信噪比低(SNR)和高不良效率的挑战,但近年来,NLOS成像已迅速发展。大多数当前的NLOS成像技术使用传统的物理模型,通过主动或被动照明构建成像模型,并使用重建算法来恢复隐藏场景。此外,NLOS成像的深度学习算法最近也得到了很多关注。本文介绍了常规和深度学习的NLOS成像技术的全面概述。此外,我们还调查了新的拟议的NLOS场景,并讨论了现有技术的挑战和前景。这样的调查可以帮助读者概述不同类型的NLOS成像,从而加速了在角落周围看到的发展。
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件,具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据,图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能,数据驱动,信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述,旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题,从基础到工业研究,以简明的主题部分组织,反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外,它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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自动化驾驶系统(广告)开辟了汽车行业的新领域,为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而,在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在,使自动车辆(AVS)长时间保持自主车辆(AVS)或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战,并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术,当前可用的数据集,模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题,自主驾驶场目前正在面临,近年来审查硬件和计算机科学解决方案,这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。
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传统上,本征成像或内在图像分解被描述为将图像分解为两层:反射率,材料的反射率;和一个阴影,由光和几何之间的相互作用产生。近年来,深入学习技术已广泛应用,以提高这些分离的准确性。在本调查中,我们概述了那些在知名内在图像数据集和文献中使用的相关度量的结果,讨论了预测所需的内在图像分解的适用性。虽然Lambertian的假设仍然是许多方法的基础,但我们表明,对图像形成过程更复杂的物理原理组件的潜力越来越意识到,这是光学准确的材料模型和几何形状,更完整的逆轻型运输估计。考虑使用的前瞻和模型以及驾驶分解过程的学习架构和方法,我们将这些方法分类为分解的类型。考虑到最近神经,逆和可微分的渲染技术的进步,我们还提供了关于未来研究方向的见解。
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本书章节介绍了如何利用散射光场中的光谱相关性来进行高精度的飞行时间感测。本章应作为温和的介绍,旨在用于计算成像科学家和新手合成波长成像主题的学生。技术细节(例如检测器或光源规格)将在很大程度上省略。取而代之的是,不同方法之间的相似性将被强调“绘制更大的图景”。
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机器学习的最近进步已经创造了利用一类基于坐标的神经网络来解决视觉计算问题的兴趣,该基于坐标的神经网络在空间和时间跨空间和时间的场景或对象的物理属性。我们称之为神经领域的这些方法已经看到在3D形状和图像的合成中成功应用,人体的动画,3D重建和姿势估计。然而,由于在短时间内的快速进展,许多论文存在,但尚未出现全面的审查和制定问题。在本报告中,我们通过提供上下文,数学接地和对神经领域的文学进行广泛综述来解决这一限制。本报告涉及两种维度的研究。在第一部分中,我们通过识别神经字段方法的公共组件,包括不同的表示,架构,前向映射和泛化方法来专注于神经字段的技术。在第二部分中,我们专注于神经领域的应用在视觉计算中的不同问题,超越(例如,机器人,音频)。我们的评论显示了历史上和当前化身的视觉计算中已覆盖的主题的广度,展示了神经字段方法所带来的提高的质量,灵活性和能力。最后,我们展示了一个伴随着贡献本综述的生活版本,可以由社区不断更新。
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在部署非视线(NLOS)成像系统中,越来越兴趣,以恢复障碍物背后的物体。现有解决方案通常在扫描隐藏对象之前预先校准系统。在封堵器,对象和扫描模式的现场调整需要重新校准。我们提出了一种在线校准技术,直接将所获取的瞬态扫描到LOS和隐藏组件中的所获取的瞬态耦合。我们使用前者直接(RE)在场景/障碍配置,扫描区域和扫描模式的变化时校准系统,而后者通过空间,频率或基于学习的技术恢复后者。我们的技术避免使用辅助校准设备,例如镜子或棋盘,并支持实验室验证和现实世界部署。
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Visual perception plays an important role in autonomous driving. One of the primary tasks is object detection and identification. Since the vision sensor is rich in color and texture information, it can quickly and accurately identify various road information. The commonly used technique is based on extracting and calculating various features of the image. The recent development of deep learning-based method has better reliability and processing speed and has a greater advantage in recognizing complex elements. For depth estimation, vision sensor is also used for ranging due to their small size and low cost. Monocular camera uses image data from a single viewpoint as input to estimate object depth. In contrast, stereo vision is based on parallax and matching feature points of different views, and the application of deep learning also further improves the accuracy. In addition, Simultaneous Location and Mapping (SLAM) can establish a model of the road environment, thus helping the vehicle perceive the surrounding environment and complete the tasks. In this paper, we introduce and compare various methods of object detection and identification, then explain the development of depth estimation and compare various methods based on monocular, stereo, and RDBG sensors, next review and compare various methods of SLAM, and finally summarize the current problems and present the future development trends of vision technologies.
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由于成像硬件和重建算法的重大进展,计算成像拐角处或非视线(NLOS)成像的方法正在成为现实。 NAM等人的最新发展NLOS成像。展示了一个高速非焦距成像系统,其运行速度为5Hz,比以前的ART快100倍。然而,这种巨大的采集率增长需要在光传输中进行大量近似,打破了许多现有的NLOS重建方法,这些方法采用了理想化的图像形成模型。为了弥合差距,我们提出了一个新颖的深层模型,该模型结合了波传播和体积渲染的互补物理学先验,以进行高质量和强大的NLOS重建。该精心策划的设计通过放松图像形成模型来规范解决方案空间,从而产生了一个深层模型,尽管在合成数据上只接受了专门的培训,但在真实捕获上却很好地概括了。此外,我们设计了一个统一的学习框架,使我们的模型能够使用各种监督信号(包括目标强度图像甚至RAW NLOS瞬态测量)灵活训练我们的模型。一旦受过训练,我们的模型就会在一次前传球中的推理时间呈现强度和深度图像,能够在高端GPU上处理超过5个以上的捕获。通过广泛的定性和定量实验,我们表明我们的方法的表现优于先前的物理和基于学习的方法,同时基于合成和实际测量。我们预计,我们的方法以及快速捕获系统将加速NLOS成像的未来开发,用于需要高速成像的现实世界应用。
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低成本毫米波(MMWAVE)通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透,为第五代(5G)的大规模和致密的部署铺平了道路(5G) - 而且以及6G网络。同时,普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测,以前所未有的精度,特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查,重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后,我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面,包括每个工作的主要目标,技术和性能,每个研究是否达到了一定程度的实现,并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法,密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途,相关和及时的研究方向的结论。
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计算光学成像(COI)系统利用其设置中的光学编码元素(CE)在单个或多个快照中编码高维场景,并使用计算算法对其进行解码。 COI系统的性能很大程度上取决于其主要组件的设计:CE模式和用于执行给定任务的计算方法。常规方法依赖于随机模式或分析设计来设置CE的分布。但是,深神经网络(DNNS)的可用数据和算法功能已在CE数据驱动的设计中开辟了新的地平线,该设计共同考虑了光学编码器和计算解码器。具体而言,通过通过完全可区分的图像形成模型对COI测量进行建模,该模型考虑了基于物理的光及其与CES的相互作用,可以在端到端优化定义CE和计算解码器的参数和计算解码器(e2e)方式。此外,通过在同一框架中仅优化CE,可以从纯光学器件中执行推理任务。这项工作调查了CE数据驱动设计的最新进展,并提供了有关如何参数化不同光学元素以将其包括在E2E框架中的指南。由于E2E框架可以通过更改损耗功能和DNN来处理不同的推理应用程序,因此我们提出低级任务,例如光谱成像重建或高级任务,例如使用基于任务的光学光学体系结构来增强隐私的姿势估计,以维护姿势估算。最后,我们说明了使用全镜DNN以光速执行的分类和3D对象识别应用程序。
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随着Terahertz(THZ)信号产生和辐射方法的最新进展,关节通信和传感应用正在塑造无线系统的未来。为此,预计将在用户设备设备上携带THZ光谱,以识别感兴趣的材料和气态组件。 THZ特异性的信号处理技术应补充这种对THZ感应的重新兴趣,以有效利用THZ频带。在本文中,我们介绍了这些技术的概述,重点是信号预处理(标准的正常差异归一化,最小值 - 最大归一化和Savitzky-Golay滤波),功能提取(主成分分析,部分最小二乘,t,T,T部分,t部分,t部分正方形,T - 分布的随机邻居嵌入和非负矩阵分解)和分类技术(支持向量机器,k-nearest邻居,判别分析和天真的贝叶斯)。我们还通过探索他们在THZ频段的有希望的传感能力来解决深度学习技术的有效性。最后,我们研究了在联合通信和传感的背景下,研究方法的性能和复杂性权衡;我们激励相应的用例,并在该领域提供未来的研究方向。
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Non-line-of-sight (NLOS) imaging aims to reconstruct the three-dimensional hidden scenes from the data measured in the line-of-sight, which uses photon time-of-flight information encoded in light after multiple diffuse reflections. The under-sampled scanning data can facilitate fast imaging. However, the resulting reconstruction problem becomes a serious ill-posed inverse problem, the solution of which is of high possibility to be degraded due to noises and distortions. In this paper, we propose two novel NLOS reconstruction models based on curvature regularization, i.e., the object-domain curvature regularization model and the dual (i.e., signal and object)-domain curvature regularization model. Fast numerical optimization algorithms are developed relying on the alternating direction method of multipliers (ADMM) with the backtracking stepsize rule, which are further accelerated by GPU implementation. We evaluate the proposed algorithms on both synthetic and real datasets, which achieve state-of-the-art performance, especially in the compressed sensing setting. All our codes and data are available at https://github.com/Duanlab123/CurvNLOS.
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飞行时间(TOF)传感器提供了一种成像模型加油,包括自主驾驶,机器人和增强现实的激光雷达。传统的TOF成像方法通过将光的脉冲发送到场景中并测量直接从场景表面反射的第一到达光子的TOF而没有任何时间延迟来估计深度。因此,在该第一响应之后的所有光子通常被认为是不需要的噪声。在本文中,我们通过使用第一到达光子的原理来涉及全光子TOF成像方法来结合第一和​​后退光子的时间 - 极化分析,这具有关于其几何和材料的丰富现场信息。为此,我们提出了一种新的时间 - 偏振反射模型,一种有效的捕获方法和重建方法,其利用由表面和子表面反射反射的光的时间 - 极性变化。所提出的全光子偏振子TOF成像方法允许通过利用系统捕获的所有光子来获取场景的深度,表面法线和材料参数,而传统的TOF成像仅从第一到达光子获得粗糙的深度。我们使用原型验证我们的模拟方法和实验。
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高动态范围(HDR)成像是一种允许广泛的动态曝光范围的技术,这在图像处理,计算机图形和计算机视觉中很重要。近年来,使用深度学习(DL),HDR成像有重大进展。本研究对深层HDR成像方法的最新发展进行了综合和富有洞察力的调查和分析。在分层和结构上,将现有的深层HDR成像方法基于(1)输入曝光的数量/域,(2)学习任务数,(3)新传感器数据,(4)新的学习策略,(5)应用程序。重要的是,我们对关于其潜在和挑战的每个类别提供建设性的讨论。此外,我们审查了深度HDR成像的一些关键方面,例如数据集和评估指标。最后,我们突出了一些打开的问题,并指出了未来的研究方向。
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We present a novel single-shot interferometric ToF camera targeted for precise 3D measurements of dynamic objects. The camera concept is based on Synthetic Wavelength Interferometry, a technique that allows retrieval of depth maps of objects with optically rough surfaces at submillimeter depth precision. In contrast to conventional ToF cameras, our device uses only off-the-shelf CCD/CMOS detectors and works at their native chip resolution (as of today, theoretically up to 20 Mp and beyond). Moreover, we can obtain a full 3D model of the object in single-shot, meaning that no temporal sequence of exposures or temporal illumination modulation (such as amplitude or frequency modulation) is necessary, which makes our camera robust against object motion. In this paper, we introduce the novel camera concept and show first measurements that demonstrate the capabilities of our system. We present 3D measurements of small (cm-sized) objects with > 2 Mp point cloud resolution (the resolution of our used detector) and up to sub-mm depth precision. We also report a "single-shot 3D video" acquisition and a first single-shot "Non-Line-of-Sight" measurement. Our technique has great potential for high-precision applications with dynamic object movement, e.g., in AR/VR, industrial inspection, medical imaging, and imaging through scattering media like fog or human tissue.
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Intelligent mesh generation (IMG) refers to a technique to generate mesh by machine learning, which is a relatively new and promising research field. Within its short life span, IMG has greatly expanded the generalizability and practicality of mesh generation techniques and brought many breakthroughs and potential possibilities for mesh generation. However, there is a lack of surveys focusing on IMG methods covering recent works. In this paper, we are committed to a systematic and comprehensive survey describing the contemporary IMG landscape. Focusing on 110 preliminary IMG methods, we conducted an in-depth analysis and evaluation from multiple perspectives, including the core technique and application scope of the algorithm, agent learning goals, data types, targeting challenges, advantages and limitations. With the aim of literature collection and classification based on content extraction, we propose three different taxonomies from three views of key technique, output mesh unit element, and applicable input data types. Finally, we highlight some promising future research directions and challenges in IMG. To maximize the convenience of readers, a project page of IMG is provided at \url{https://github.com/xzb030/IMG_Survey}.
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综合照片 - 现实图像和视频是计算机图形的核心,并且是几十年的研究焦点。传统上,使用渲染算法(如光栅化或射线跟踪)生成场景的合成图像,其将几何形状和材料属性的表示为输入。统称,这些输入定义了实际场景和呈现的内容,并且被称为场景表示(其中场景由一个或多个对象组成)。示例场景表示是具有附带纹理的三角形网格(例如,由艺术家创建),点云(例如,来自深度传感器),体积网格(例如,来自CT扫描)或隐式曲面函数(例如,截短的符号距离)字段)。使用可分辨率渲染损耗的观察结果的这种场景表示的重建被称为逆图形或反向渲染。神经渲染密切相关,并将思想与经典计算机图形和机器学习中的思想相结合,以创建用于合成来自真实观察图像的图像的算法。神经渲染是朝向合成照片现实图像和视频内容的目标的跨越。近年来,我们通过数百个出版物显示了这一领域的巨大进展,这些出版物显示了将被动组件注入渲染管道的不同方式。这种最先进的神经渲染进步的报告侧重于将经典渲染原则与学习的3D场景表示结合的方法,通常现在被称为神经场景表示。这些方法的一个关键优势在于它们是通过设计的3D-一致,使诸如新颖的视点合成捕获场景的应用。除了处理静态场景的方法外,我们还涵盖了用于建模非刚性变形对象的神经场景表示...
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视觉同时定位和映射(VSLAM)在计算机视觉和机器人社区中取得了巨大进展,并已成功用于许多领域,例如自主机器人导航和AR/VR。但是,VSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的定位。许多出版物报告说,通过与VSLAM结合语义信息,语义VSLAM系统具有近年来解决上述问题的能力。然而,尚无关于语义VSLAM的全面调查。为了填补空白,本文首先回顾了语义VSLAM的发展,并明确着眼于其优势和差异。其次,我们探讨了语义VSLAM的三个主要问题:语义信息的提取和关联,语义信息的应用以及语义VSLAM的优势。然后,我们收集和分析已广泛用于语义VSLAM系统的当前最新SLAM数据集。最后,我们讨论未来的方向,该方向将为语义VSLAM的未来发展提供蓝图。
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对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学,机器学习,计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查,描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战,以便从概念上推进。最后,我描述了对研究社区可用的当前资源(数据集和代码),并提供了一个全面的网页(https://cameravitals.github.io/),其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。
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