基于路径追踪与二分搜索的高时间分辨率事件相机仿真方法

《IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics》：Path-Tracing-Based Event Camera Simulation via Event-Adaptive Time Refinement

　　

摘要：

事件相机异步检测亮度变化并将其作为事件，而不是捕获完整的图像帧，这使得它们适用于广泛的应用场景。这产生了对直接从 3D 场景生成逼真事件流的仿真方法日益增长的需求。然而，准确的仿真仍然具有挑战性，因为现有方法通常依赖于图像帧输入，且针对此类输入的物理渲染通常委托给外部路径追踪器。不幸的是，此类外部渲染引擎是黑盒，几乎没有针对事件特定优化的机会。此外，传统的路径追踪在整个场景上使用固定间隔的时间采样，因此亮度变化只能在全局同步的离散时间点被检测到。为了解决这些局限性，我们提出了一种基于路径追踪的方法，用于从 3D 计算机图形场景中进行高时间分辨率的事件相机仿真。我们的方法将路径追踪与二分法相结合，以实现精确的事件时间估计，并利用统计假设检验来加快事件搜索过程。我们使用硬件加速的路径追踪实现该方法，利用基于运动模糊的时间插值和流压缩进行高效渲染。我们的结果表明，当统计搜索剪枝和流压缩一起使用时，实现了显著的加速，为事件流的高保真仿真提供了实用的框架。