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计算机视觉和智能系统研究小组
基于事件的相机校准是确定基于事件的相机的内部和外部参数的过程。与传统相机不同的是基于事件的摄像机测量任何时间内发生的亮度变化。因此，传统的相机校准技术不能直接应用于校准此类相机。基于事件的相机校准涉及考虑此类相机和特殊传感器特性的动态性质设计的特殊算法。
基于事件的视觉：一项调查
摘要 —事件相机是一种受生物启发的传感器，不同于传统的帧相机：它们不是以固定速率捕获图像，而是异步测量每个像素的亮度变化，并输出对亮度变化的时间、位置和符号进行编码的事件流。与传统相机相比，事件相机具有吸引人的特性：高时间分辨率（μs 级）、非常高的动态范围（140 dB 对 60 dB）、低功耗和高像素带宽（kHz 级），从而减少运动模糊。因此，事件相机在传统相机面临的挑战性场景（例如低延迟、高速度和高动态范围）中具有巨大的机器人和计算机视觉潜力。然而，需要新颖的方法来处理这些传感器的非常规输出，以释放它们的潜力。本文全面概述了新兴的基于事件的视觉领域，重点介绍了为解锁事件相机的优秀性能而开发的应用程序和算法。我们从工作原理、实际可用的传感器以及它们所用于的任务等方面介绍了事件相机，从低级视觉（特征检测和跟踪、光流等）到高级视觉（重建、分割、识别）。我们还讨论了为处理事件而开发的技术，包括基于学习的技术，以及这些新型传感器的专用处理器，例如脉冲神经网络。此外，我们还强调了尚待解决的挑战以及在寻找一种更有效、更符合生物启发的机器感知和与世界互动的方式方面面临的机遇。
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
34 次探险摄影
35 毫米格式胶片摄影能够以合理的成本产生满足所有正常使用需求的图像质量；大多数探险队成员都熟悉这种技术，并且不需要新技能；传统相机相对坚固耐用，并且不依赖电池。但是，胶片相机拍摄的照片只有在处理后才能查看，图像不能直接用于传输，胶片在运输过程中容易损坏，并且运行成本很高，特别是与实际要求的图像质量相比。数码摄影可以大大节省文献成本，因为不需要胶片处理，而且图像易于在现场查看。图像很容易立即标注入藏代码、描述和发现地点；它们很容易通过卫星电话传输到网站；标本、疾病、事故等图像可以通过电子邮件发送给驻地顾问，以供鉴定或提供建议。但是，设备耐用性较差，而且都依赖电池供电；数码相机最好与计算机配合使用（尽管不是必需的）；初始成本（包括培训）可能很高；图像质量可能受限于出版用途（见下文“数码相机”）。总之，当条件极其苛刻或需要高质量复制图像且不需要传输图像时，基于胶片的摄影是最佳选择。当需要大量图像进行记录保存时，当条件
计算摄影（CS 445） - 春季2024
•Kai Yan（Kaiyan3）•Hang Yu（Hangy6）•Shuhong Zheng（Szheng36）概述计算摄影是由计算机图形，计算机视觉和摄影的收敛创造的新兴领域。它的作用是通过使用计算技术来捕获，增强和结合图像，从而克服传统相机的局限性，从而获得更加生动和栩栩如生的视觉体验。课程目标在本课程结束时，您将拥有书面程序来创建错觉，从照片中添加或删除对象，将3D对象插入图片中，将照片自动缝合到全景中等等。通过讲座和动手项目，您将学习计算机视觉和图形的核心原理，这些原则将在机器人技术，心理学，媒体设计，艺术，摄影，信息检索，娱乐技术以及其他许多成长领域中非常有用。除了实际好处之外，该课程还旨在为我们自己惊人的视觉能力提供更大的欣赏，并在编写程序中获得乐趣，这些程序可以与您自己的照片收集一起使用。先决条件您应该以基本的编程技能以及线性代数和微积分的工作知识进入课程。Python，图像处理，计算机视觉或计算机图形学的先前经验将非常有用，但不需要。建议学生拥有或购买数码相机，理想情况下，使用手动控件（智能手机应该很好）。对于基于图像的照明项目，您可能需要一个可以在亚马逊上购买的镜像球。分配和分级分级基于项目，期中和最终项目。字母等级将根据以下阈值分配：
（Microsoft Word - CJS.d\205 中的第 1 部分成像技术指南）
这些常用术语在演示文稿中使用，但可能未在程序或可用的参考文档中得到充分解释。本模块提供的补充材料详细讨论了使用的其他术语或首字母缩略词。CCD（电荷耦合器件）——用于捕捉数字图像的原始设备类型，可追溯到 20 世纪 60 年代。用于早期数码相机和许多其他成像设备。CCD 图像传感器是像素化的，可捕捉图像中的光线。传感器将光转换为电荷，然后将其传输到设备中将电荷转换为电压的组件。每个像素的电压都经过缓冲，并从芯片发送到位于相机中的印刷电路板。对于 CCD 技术，大多数功能都发生在相机的印刷电路板上，而不是成像设备上。CMOS（互补金属氧化物半导体）——与 CCD 一样，较新的 CMOS 设备是像素化的，可捕捉图像中的光线。电荷到电压的转换发生在每个像素中，大多数功能都在 CMOS 芯片内执行，而不是在外部印刷电路板上执行。CMOS 技术速度更快，执行其功能所需的功率更少。当今市场上许多较新的高分辨率数码相机都使用这种技术。ISO（国际标准组织）——数码相机成像设备的感光度的数字指示。ISO 速度越高，对光的敏感度越高。此数字与传统相机中使用的胶片的 ISO 等级相关。在数码摄影中，高 ISO 速度会导致图像中出现数字噪声。专业级和专业数码相机的典型 ISO 范围为 100 至 1600 或更高。
利用遥感技术进行森林植被管理
采伐区的植被状况，以评估植被发展情况并规定实现森林再生目标所需的行动。随着当前对生态系统管理的重视、不断上升的造林处理成本、不断发展的基于计算机的决策支持工具以及对更高责任制的要求，对此类数据的需求日益增加。与数据采集的实地调查方法相关的缺陷（例如高成本、主观性和低空间和时间覆盖率）经常限制决策的有效性。在问题分析中评估了遥感数据补充实地收集的森林植被管理数据的潜力，该问题分析包括全面的文献综述以及在国家研讨会上与遥感和植被管理专家的磋商。在目前可用的传感器中，航空照片似乎提供了最合适的特性组合，包括高空间分辨率、立体覆盖、一系列图像比例、各种胶片、镜头和相机选项、几何校正能力、多功能性和适中成本。提出了一种灵活的策略，采用一系列 1: 10,000、15,000 和 1:500 比例的航空照片：1）准确绘制采伐区地图，2）促进针对特定位置的林业处理、采样、缓冲区、野生动物区等处方，以及 3）监测和记录再生期间特定点的条件和活动。当前的遥感技术不太可能支持需要有关较小植物（<0.5 米高）和/或单个或稀有植物物种的非常详细信息的调查。建议的研究领域包括：1）数字帧相机或其他经济高效的数字成像仪，作为传统相机的替代品，2）基于计算机的数字图像数据分类和解释算法，3）图像测量和物理测量之间的关系，例如叶面积指数和生物量，4）成像标准，5）机载视频、激光高度计和雷达作为补充传感器，6）部分切割系统中的遥感应用。