| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-09-15 11:45
超高時間分解コンピュテーショナルCMOSイメージセンサを用いた深層学習による疑似dToF
○吉田道隆（学振）・ファム ゴック アン・リュウ ドゥシン・安富啓太・川人祥二・香川景一郎（静岡大）・長原 一（阪大） |
| 抄録 |
（和） |
間接ToF法による距離計測は透明物体や物体間の多重反射により計測誤差が生じるという問題がある．そこで本研究では間接ToF法に用いられるイメージセンサで時間的な圧縮センシングによりシーンの応答を撮影し，深層学習ベースの手法でシーンの応答を再構成することにより，直接ToF法 のように多重反射による影響を軽減する．また間接ToF法に用いられるイメージセンサを用いることで安価に多画素化することが容易となる． |
| （英） |
Depth imaging by the indirect ToF method has a problem in whitch measurement errors occur due to multiple reflections from transparent objects or among objects. In this study, we use an image sensor for the indirect ToF method to capture the scene response by time-compressed sensing and reconstruct the scene response using a deep learning-based method. This method reduces the influence of multiple reflections like the direct ToF method, and the use of image sensors for the indirect ToF method makes it easy to increase the pixel count at a low cost. |
| キーワード |
（和） |
Time of Flight / 圧縮センシング / 深層学習 / / / / / |
| （英） |
Time of Flight / Compressive sensing / Deep learning / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 27, IST2023-37, pp. 9-12, 2023年9月. |
| 資料番号 |
IST2023-37 |
| 発行日 |
2023-09-08 (IST) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|