Rolling-Shutter-CMOS-Kameras werden häufig in mobilen und eingebetteten Vision-Anwendungen verwendet, aber schnelle Bewegungen und Vibrationen führen oft zu gekoppelten Degradationseffekten, einschließlich Bewegungsunschärfe und Rolling-Shutter (RS) geometrischen Verzerrungen. Dieses Papier präsentiert ein visuelles-inertiales Fusionsframework, das einheitliche, bewegungsbezogene Degradationsparameter aus IMU- und Bildmessungen schätzt und verwendet, um sowohl die photometrische als auch die geometrische Bildqualität in hochdynamischen Szenen wiederherzustellen. Zusätzlich stellen wir eine belichtungsbewusste Deblurring-Pipeline vor, die die nichtlinearen fotoelektrischen Umwandlungseigenschaften von CMOS-Sensoren berücksichtigt, sowie eine perspektivisch konsistente RS-Kompensationsmethode, um die geometrische Konsistenz unter Tiefen-Bewegungs-Kopplung zu verbessern. Experimente mit realen Mobilitätsdaten und öffentlichen RS-visuellen-inertialen Sequenzen zeigen eine verbesserte Bildqualität und eine höhere Genauigkeit der SLAM-Pose im Vergleich zu repräsentativen Baselines.
Ye et al. (Thu,) untersuchten diese Frage.