A Calibration Scheme for Non-Line-of-Sight Imaging Setups

The recent years have given rise to a large number of techniques for "looking around corners", i.e., for reconstructing occluded objects from time-resolved measurements of indirect light reflections off a wall. While the direct view of cameras is routinely calibrated in computer vision applications, the calibration of non-line-of-sight setups has so far relied on manual measurement of the most important dimensions (device positions, wall position and orientation, etc.). In this paper, we propose a semi-automatic method for calibrating such systems that relies on mirrors as known targets. A roughly determined initialization is refined in order to optimize a spatio-temporal consistency. Our system is general enough to be applicable to a variety of sensing scenarios ranging from single sources/detectors via scanning arrangements to large-scale arrays. It is robust towards bad initialization and the achieved accuracy is proportional to the depth resolution of the camera system. We demonstrate this capability with a real-world setup and despite a large number of dead pixels and very low temporal resolution achieve a result that outperforms a manual calibration

Revealing the Invisible: On the Extraction of Latent Information from Generalized Image Data

The desire to reveal the invisible in order to explain the world around us has been a source of impetus for technological and scientific progress throughout human history. Many of the phenomena that directly affect us cannot be sufficiently explained based on the observations using our primary senses alone. Often this is because their originating cause is either too small, too far away, or in other ways obstructed. To put it in other words: it is invisible to us. Without careful observation and experimentation, our models of the world remain inaccurate and research has to be conducted in order to improve our understanding of even the most basic effects. In this thesis, we1 are going to present our solutions to three challenging problems in visual computing, where a surprising amount of information is hidden in generalized image data and cannot easily be extracted by human observation or existing methods. We are able to extract the latent information using non-linear and discrete optimization methods based on physically motivated models and computer graphics methodology, such as ray tracing, real-time transient rendering, and image-based rendering

Framework para la Evaluación de Técnicas de Reconstrucción de geometría no visible

En la última década, la captura del transporte transitorio de la luz a trillones de fotogramas por segundo está teniendo un gran impacto en los campos de gráficos y visión por computador. La riqueza de la información en el perfil temporal, combinada con técnicas de imagen computacional apropiadas, hace posible recuperar vídeos de la luz en movimiento, capturar objetos a través de medios turbios, inferir propiedades materiales, o incluso ver a través de esquinas. Esta última aplicación, conocida como Non-Line-of-Sight imaging (NLOS), ha resultado ser de especial interés, con multitud de aplicaciones potenciales como apoyo en situaciones de rescate, seguridad en vehículos autónomos o endoscopia médica. No obstante, estas aplicaciones siguen lejos de ser realidad, con la mayoría prototipos de la tecnología funcionando tan solo en entornos controlados de laboratorio ideados para lograr ver superficies sencillas y aisladas a través de una esquina. En este trabajo modificamos un motor de render transitorio para crear un dataset sintético de 300 escenarios NLOS con complejidad variada y que publicamos para fomentar la colaboración con otros equipos de invesigación simplificando su tarea. Tenemos como objetivo proponer retos mucho más complejos a los que se han enfrentado los investigadores hasta ahora, buscando lograr mejoras significativas en los resultados que lleven NLOS imaging a aplicaciones prácticas en el mundo real. En consecuencia, buscamos poder evaluar resultados de diferentes métodos de reconstrucción, para lo que proponemos métricas que permitan compararlos de forma justa a datos de referencia. Además, esperamos que el dataset permita el uso de técnicas de aprendizaje automático en el campo. Finalmente, derivamos un nuevo método y mostramos sus resultados junto los dos métodos más representativos dentro del estado del arte de la visión a través de esquinas, verificando los datos de nuestro dataset.<br /