Compressive sensing for 3D-LiDAR imaging: A pipeline to increase resolution of simulated single-photon camera
Détection compressive pour l'imagerie 3D-LiDAR : un pipeline pour augmenter la résolution d'une caméra a photon unique simulée
Résumé
In this paper, we present a more efficient strategy than existing solutions to enhance the lateral resolution of low photon 3D-LiDAR operating in Geiger mode. Our pipeline makes it possible to reconstruct 3D-images with an unprecedented lateral-resolution, simultaneously at low photon count and Hertz level framerates. It is applied on simulated GmAPD 3D-LiDAR signals. Signals acquired using these kind of sensors are unsuitable for direct applications of Compressive Sensing algorithms. Our contribution focuses on a more efficient strategy for waveform denoising and reconstruction. For each pixel, we reconstruct sub-pixels with a Compressive Sensing approach. After describing our method, we demonstrate its applicability on realistic simulated data.
Dans cet article, nous présentons une stratégie plus efficace que les solutions existantes pour améliorer la résolution latérale des LiDAR 3D à faible photon fonctionnant en mode Geiger. Notre pipeline permet de reconstruire des images 3D avec une résolution latérale sans précédent, simultanément à un faible nombre de photons et à des fréquences d'images de niveau Hertz. Il est appliqué sur des signaux GmAPD 3D-LiDAR simulés. Les signaux acquis à l'aide de ces types de capteurs ne conviennent pas aux applications directes des algorithmes de détection compressive. Notre contribution se concentre sur une stratégie plus efficace pour le débruitage et la reconstruction des formes d'onde. Pour chaque pixel, nous reconstruisons des sous-pixels avec une approche Compressive Sensing. Après avoir décrit notre méthode, nous démontrons son applicabilité sur des données simulées réalistes.
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