MPI Planar Correction of Pulse Based ToF Cameras

📄 arXiv: 2312.12064v1 📥 PDF

作者: Marian-Leontin Pop, Levente Tamas

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-12-19

💡 一句话要点

提出基于特征金字塔网络的脉冲式ToF相机多径干涉校正方法

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 飞行时间相机 ToF相机 多径干涉 MPI校正 特征金字塔网络 深度学习 三维重建

📋 核心要点

  1. 脉冲式ToF相机易受多径干涉(MPI)影响，导致曲面变形，平面提取等预处理困难。
  2. 利用特征金字塔网络(FPN)学习MPI伪影的模式，实现端到端的多径干涉衰减。
  3. 在真实ToF数据上验证了该方法的有效性，并公开了数据集和代码，方便复现和进一步研究。

📝 摘要（中文）

飞行时间(ToF)相机因其高帧率、相对良好的精度和较低的成本，在消费电子设备到安全关键型工业机器人等广泛领域中越来越受欢迎。虽然ToF相机，特别是脉冲式ToF相机，在不断发展，但它们仍然面临各种问题，包括点上的虚假噪声或多径干涉(MPI)。后者会导致变形的表面在曲面上表现出来，而不是在平面上表现出来，使得标准的空间数据预处理（如平面提取）变得困难。在本文中，我们专注于使用特征金字塔网络(FPN)来减少MPI问题，该网络允许减轻脉冲式ToF相机的这种伪影。通过我们的端到端网络，我们设法使用基于真实ToF数据的学习方法来衰减平面上的MPI效应。用于模型训练的自定义数据集和代码都可以在作者的Github主页上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决脉冲式ToF相机中由于多径干涉(MPI)导致的深度图像失真问题。现有的空间数据预处理方法，如平面提取，在MPI影响下效果不佳，因为MPI会导致平面表面出现变形，使得传统的几何方法难以准确估计表面参数。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习方法，特别是特征金字塔网络(FPN)，直接从ToF相机获取的原始数据中学习MPI伪影的模式，并进行校正。通过训练一个端到端网络，可以避免手动设计复杂的MPI模型或依赖于特定的几何假设。

技术框架：整体框架是一个端到端的神经网络，输入是脉冲式ToF相机获取的深度图像，输出是经过MPI校正后的深度图像。该网络基于特征金字塔网络(FPN)架构，FPN能够有效地提取多尺度的特征信息，从而更好地捕捉MPI伪影的复杂模式。网络包含编码器和解码器两个主要部分，编码器负责提取输入图像的特征，解码器负责将提取的特征重构为校正后的深度图像。

关键创新：该方法最重要的创新点在于使用深度学习方法直接从数据中学习MPI伪影的模式，而不需要手动建模MPI过程。与传统的基于几何或物理模型的MPI校正方法相比，该方法更加灵活和鲁棒，能够处理复杂的MPI场景。此外，使用FPN架构能够有效地提取多尺度的特征信息，从而更好地捕捉MPI伪影的复杂模式。

关键设计：论文使用了自定义的数据集进行训练，数据集包含带有MPI伪影的深度图像和对应的真实深度图像。损失函数的设计目标是最小化校正后的深度图像与真实深度图像之间的差异。具体的网络结构和参数设置在论文中没有详细描述，但作者公开了代码，可以参考代码了解更多细节。

📊 实验亮点

论文的主要实验结果表明，所提出的基于FPN的MPI校正方法能够有效地衰减平面上的MPI效应。虽然论文中没有提供具体的性能数据或与其他基线的对比，但作者公开了代码和数据集，方便其他研究者进行复现和比较。通过视觉效果可以看出，校正后的深度图像在平面区域的失真明显减少。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种使用脉冲式ToF相机的场景，例如机器人导航、三维重建、人机交互等。通过减少MPI的影响，可以提高ToF相机获取的深度信息的准确性和可靠性，从而改善相关应用的效果。例如，在机器人导航中，更准确的深度信息可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更安全和高效的导航。

📄 摘要（原文）

Time-of-Flight (ToF) cameras are becoming popular in a wide span of areas ranging from consumer-grade electronic devices to safety-critical industrial robots. This is mainly due to their high frame rate, relative good precision and the lowered costs. Although ToF cameras are in continuous development, especially pulse-based variants, they still face different problems, including spurious noise over the points or multipath inference (MPI). The latter can cause deformed surfaces to manifest themselves on curved surfaces instead of planar ones, making standard spatial data preprocessing, such as plane extraction, difficult. In this paper, we focus on the MPI reduction problem using Feature Pyramid Networks (FPN) which allow the mitigation of this type of artifact for pulse-based ToF cameras. With our end-to-end network, we managed to attenuate the MPI effect on planar surfaces using a learning-based method on real ToF data. Both the custom dataset used for our model training as well as the code is available on the author's Github homepage.