Inter-event Interval Microscopy for Event Cameras

📄 arXiv: 2504.04924v3 📥 PDF

作者: Changqing Su, Yanqin Chen, Zihan Lin, Zhen Cheng, You Zhou, Bo Xiong, Zhaofei Yu, Tiejun Huang

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-05-12)

💡 一句话要点

提出基于事件间隔显微镜的IEIM方法，用于静态事件相机下的荧光显微成像

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

关键词: 事件相机 荧光显微镜 事件间隔 强度重建 高动态范围 生物医学成像 脉冲调制

📋 核心要点

  1. 传统事件相机强度重建方法主要依赖运动诱导事件或需集成调制设备，难以实现静态事件相机下的高精度荧光显微成像。
  2. IEIM方法通过量化事件相机像素间连续事件的时间间隔来表征强度，利用时间间隔与强度之间的关系实现事件到强度的转换。
  3. 实验结果表明，IEIM在空间和时间分辨率、动态范围和带宽方面均优于现有方法，并在IEIMat数据集上进行了验证。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于事件相机的事件到强度转换方法，称为事件间隔显微镜（IEIM），首次实现了使用静态事件相机对静态和动态场景进行荧光显微成像。与传统依赖事件积分的方法不同，IEIM量化每个像素上连续事件之间的时间间隔，利用固定阈值事件相机中时间间隔与强度之间的精确对应关系进行强度重建。在硬件层面，IEIM集成了脉冲光调制设备到配备事件相机的显微镜中，形成了基于脉冲调制的事件驱动荧光显微镜。此外，作者还收集了IEIMat数据集，涵盖高动态范围和高速场景。在IEIMat数据集上的实验结果表明，与现有方法相比，IEIM实现了更高的空间和时间分辨率、更高的动态范围以及更低的带宽。

🔬 方法详解

问题定义：传统事件相机的强度重建面临挑战，尤其是在静态场景和荧光显微镜应用中。现有方法要么依赖于运动产生的事件，要么需要在事件相机前端集成复杂的调制设备，限制了其应用范围和灵活性。因此，如何在静态事件相机下实现高精度、高动态范围的强度重建是一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用事件相机中事件产生的时间间隔与场景光强之间的关系。在事件相机中，当光强变化超过预设阈值时，才会触发事件。因此，在固定阈值下，光强越强，事件触发的频率越高，相邻事件之间的时间间隔就越短。IEIM方法正是基于这一原理，通过精确测量事件之间的时间间隔来推断场景的光强分布。

技术框架：IEIM方法的整体框架包括硬件和软件两部分。硬件部分主要是一个配备事件相机和脉冲光调制设备的显微镜系统。脉冲光调制用于控制光照，从而更好地利用事件相机。软件部分则负责从事件流中提取事件间隔信息，并将其转换为强度图像。具体流程如下：1) 使用事件相机采集事件流数据；2) 对每个像素，计算连续事件之间的时间间隔；3) 根据时间间隔与强度的对应关系，重建强度图像。

关键创新：IEIM方法的关键创新在于它首次将事件间隔的概念引入到事件相机的强度重建中，并将其应用于荧光显微镜领域。与传统的事件积分方法相比，IEIM方法能够更精确地捕捉场景的光强变化，从而实现更高的空间和时间分辨率。此外，IEIM方法不需要额外的运动或复杂的调制设备，降低了系统的复杂性和成本。

关键设计：IEIM方法的关键设计包括：1) 脉冲光调制频率的选择：需要根据场景的动态范围和事件相机的响应速度进行调整，以保证事件相机能够充分捕捉到光强变化；2) 时间间隔与强度之间的映射关系：可以通过标定实验获得，也可以通过理论模型进行估计；3) 数据集的设计：IEIMat数据集包含了各种高动态范围和高速场景，可以用于评估IEIM方法在不同条件下的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

IEIM方法在IEIMat数据集上进行了验证，实验结果表明，与现有方法相比，IEIM在空间和时间分辨率方面均有显著提升，动态范围也得到了扩展。具体而言，IEIM能够以更低的带宽实现更高的图像质量，这对于实时成像和远程诊断等应用至关重要。此外，IEIM在高速场景下的表现也优于传统方法，能够捕捉到更快的动态过程。

🎯 应用场景

IEIM方法在生物医学成像领域具有广泛的应用前景，例如细胞动态过程观测、高通量药物筛选、以及高分辨率病理诊断等。该方法能够以较低的带宽和较高的时空分辨率捕捉生物样本的细微变化，为生命科学研究提供新的工具。未来，IEIM有望与人工智能技术相结合，实现自动化分析和智能诊断。

📄 摘要（原文）

Event cameras, an innovative bio-inspired sensor, differ from traditional cameras by sensing changes in intensity rather than directly perceiving intensity and recording these variations as a continuous stream of "events". The intensity reconstruction from these sparse events has long been a challenging problem. Previous approaches mainly focused on transforming motion-induced events into videos or achieving intensity imaging for static scenes by integrating modulation devices at the event camera acquisition end. In this paper, for the first time, we achieve event-to-intensity conversion using a static event camera for both static and dynamic scenes in fluorescence microscopy. Unlike conventional methods that primarily rely on event integration, the proposed Inter-event Interval Microscopy (IEIM) quantifies the time interval between consecutive events at each pixel. With a fixed threshold in the event camera, the time interval can precisely represent the intensity. At the hardware level, the proposed IEIM integrates a pulse light modulation device within a microscope equipped with an event camera, termed Pulse Modulation-based Event-driven Fluorescence Microscopy. Additionally, we have collected IEIMat dataset under various scenes including high dynamic range and high-speed scenarios. Experimental results on the IEIMat dataset demonstrate that the proposed IEIM achieves superior spatial and temporal resolution, as well as a higher dynamic range, with lower bandwidth compared to other methods. The code and the IEIMat dataset will be made publicly available.