Dissertação

Neuromorphic Image Reconstruction EVALUATED

Sensores de visão neuromórficos gravam mudanças de intensidade logarítmica e conseguem obter menor latência, maior resolução temporal e maior alcance dinâmico do que câmeras convencionais com pixels activos. A compressão diferencial feita no sensor introduz, no entanto, o desafio de visualização dos dados produzidos pela câmera. As componentes de um método de reconstrução de imagem da literatura são estudadas para obter uma estimação de imagem de referência. A implementação de uma geometria esférica de mosaico é detalhada e uma interpretação em grafo da stream de eventos é proposta. Duas técnicas de construção de mosaico são apresentadas, a primeira usa o método de reconstrução de imagem estudado para construir estimativas de intensidade e projecta-as no mosaico. A segunda é obtida a partir do grafo por um método de mínimos quadrados em intensidade logarítmica com restrições que produz uma reconstrução não densa. Vídeo do que a câmera está a observar também é produzido usando variáveis calculadas pela segunda técnica. Além disso, uma técnica para converter um mosaico não denso em denso é apresentada. Métricas são propostas e ambas as técnicas de construção de mosaicos são avaliadas quantitativamente.
Câmera neuromórfica, câmera de eventos, DVS, construção de mosaico, reconstrução de imagem, processamento de sinal em grafos

Junho 24, 2019, 10:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

João Manuel de Freitas Xavier

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

José António Da Cruz Pinto Gaspar

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar