Event kameralar, çerçeve tabanlı kameralara kıyasla birçok avantaj sunan umut verici sensörlerdir. Geleneksel kameraların aksine, pikselleri ortak bir pozlama süresine sahip olmayan event tabanlı kameralar, yüksek dinamik aralıkta ve hareket bulanıklığı olmadan sahneleri yakalayabilen biyolojik ilhamlı yenilikçi bir teknoloji temsil etmektedir. Çalışma prensipleri gereği, bir pikselin parlaklığı değiştiğinde bir event üretilir. Bu nedenle, event kamera ile sahne arasında göreli bir hareket olmadığı senaryolarda event verisi oluşmaz. Ancak, bu çalışmada, sabit bir event kamera ile durağan sahnelerde event üretimini mümkün kılan yeni bir yöntem sunuyoruz. Böylece, event kameranın ve sahnedeki nesnelerin hareket etme gerekliliğini ortadan kaldırmayı hedefliyoruz. Özel olarak tasarlanmış gri tonlamalı desen dizilerini sabit sahnelere yansıtarak, kamera veya nesne hareketi gerektirmeden kontrollü bir event üretimini başarıyla gerçekleştirdik. Doğrudan siyah-beyaz geçişi yerine, event oranlarını düzenlemek ve bant genişliği aşımını önlemek için kontrast uyumlu gri tonlamalı projeksiyon desenleri kullandık. Event kaybını önlemek için tüm zaman damgalarını ilk zaman damgasına eşitledik. Event kameralarında eventler zamanla etkisini kaybettiği ve sıfırlandığı için yapılan bu ayarlama, event bilgisinin zaman içinde bozulmasını engelleyerek sürekli ve istikrarlı bir event üretimini sağlamaktadır. Hareket olmamasına rağmen, MSE, LPIPS ve SSIM gibi görüntü kalitesi metriklerinde makul sonuçlar elde ettik. Bu yöntemle, event kameraların kullanım alanlarını genişletmeyi ve özellikle statik kamera ve sahneler için veri toplama süreçlerinde önemli ilerlemeler kaydetmeyi amaçlıyoruz.
Event cameras are promising sensors that show many advantages over frame-based cameras. Unlike conventional cameras, whose pixels share a common exposure time, event-based cameras represent a novel bio-inspired technology capable of capturing scenes with a high dynamic range and without motion blur. Due to their working principle, an event is generated when a pixel's brightness changes. Therefore, no event data is generated in a scenario where there is no relative motion between the event camera and the scene. However, in this study, we present a new method to enable event generation with a static event camera on a scene with static objects, aiming to eliminate the requirement of relative motion between event camera and the scene. By projecting custom designed grayscale pattern sequences onto static scenes, we successfully triggered a controlled event generation without requiring camera or object motion. Instead of a direct black-to-white transition, we used a sequence of contrast compatible grayscale projection pattern to regulate event rates and prevent bandwidth overload. To prevent event loss over time, we equalized all timestamps to the first timestamp. Since events in event cameras gradually lose their impact and reset over time, this adjustment prevents the decay of event information and ensures a continuous and stable event generation. Despite the absence of motion, we achieved reasonable results in image quality metrics such as MSE, LPIPS, SSIM. In this way, we aim to expand the usage areas of event cameras and make significant progress in data collection processes, especially for static camera and scenes.
All event data used in this study were collected by the authors using their own experimental setup involving a static scene and an LCD projector. No human subjects, personal data, or third-party datasets were involved. Therefore, ethical approval was not required for this study.
| Primary Language | English |
|---|---|
| Subjects | Computer Vision, Image Processing |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Submission Date | February 13, 2025 |
| Acceptance Date | July 5, 2025 |
| Publication Date | July 31, 2025 |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 5 Issue: 2 |
