[논문 리뷰] Optimal biasing and physical limits of DVS event noise

Rui Graca, Brian McReynolds외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 04. 08.

Advanced Memory and Neural Computing인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 Dynamic Vision Sensor(DVS) 픽셀의 노이즈를 분석하고 이론적으로 2x 광자 샷 노이즈 한계와 높은 광수용체 바이어스가 충분한 소스-팔로워 바이어스와 함께 이 한계에 근접한다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

Under dim lighting conditions, the output of Dynamic Vision Sensor (DVS) event cameras is strongly affected by noise. Photon and electron shot-noise cause a high rate of non-informative events that reduce Signal to Noise ratio. DVS noise performance depends not only on the scene illumination, but also on the user-controllable biasing of the camera. In this paper, we explore the physical limits of DVS noise, showing that the DVS photoreceptor is limited to a theoretical minimum of 2x photon shot noise, and we discuss how biasing the DVS with high photoreceptor bias and adequate source-follower bias approaches optimal noise performance. We support our conclusions with pixel-level measurements of a DAVIS346 and analysis of a theoretical pixel model.

연구 동기 및 목표

• 밝기가 낮은 조명에서 DVS 픽셀 노이즈가 광자 및 전자 샷 노이즈로부터 어떻게 발생하는지 이해한다.
• 광수용체 바이어스(I_pr)와 소스-팔로워 바이어스(I_sf)가 노이즈 기여 및 대역폭에 어떤 영향을 주는지 정량화한다.
• 전력 트레이드오프를 고려하면서 물리적 노이즈 한계에 근접하는 바이어싱 전략을 식별한다.
• DAVIS346 픽셀과 물리 기반 노이즈 모델을 사용한 실험적 검증을 제공한다.

제안 방법

• 고정 조명에서 서로 다른 I_pr 설정에 대해 V_pr에서의 노이즈 PSD를 측정하고 물리적으로 현실적인 모델과 비교한다.
• 노이즈 기여를 I_pd와 I_pr로 분해하고 I_pr 및 SF 버퍼에 의한 대역폭 필터링을 분석한다.
• DVS 픽셀을 I_pd와 I_pr에 의존하는 극을 가진 2차 전달 함수로 모델링한다.
• SF 버퍼 기여를 추정하고 이를 광수용체 노이즈와 비교한다.
• 측정된 데이터를 사용하여 노이즈 성능과 대역폭에 대한 최적 바이어싱을 추론한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 바이어싱 제약을 고려할 때 DVS 픽셀 노이즈의 물리적 최저 한계는 무엇인가?
• RQ2 I_pr와 I_sf가 대역폭에 걸친 노이즈 분포와 결과적인 SNR에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 적절한 I_sf 바이어싱으로 높은 I_pr가 실제로 2x 광자 샷 노이즈 한계에 근접할 수 있는가?
• RQ4 노이즈 성능과 전력 소비 간의 균형을 가장 잘 맞추는 바이어싱 가이드라인은 무엇인가?

주요 결과

• DVS 광수용체는 이론적으로 2x 광자 샷 노이즈의 최소 한계로 제한된다.
• 적절한 소스-팔로워 바이어스(I_sf)와 함께 높은 광수용체 바이어스(I_pr)가 노이즈 한계에 근접한다.
• I_pd와 I_pr의 노이즈 기여를 적절한 I_pr 필터링으로 신호 대역폭 밖으로 이동시킬 수 있다.
• SF 버퍼 필터링이 I_pr을 직접 필터링하는 것보다 노이즈 감소에 일반적으로 더 효과적이다.
• 더 높은 I_pr은 전력을 증가시키지만 I_pr 노이즈를 대역폭 밖으로 이동시켜 노이즈를 줄인다; 최적 바이어싱은 전력과 노이즈의 트레이드오프를 제공한다.
• DAVIS346 픽셀에 대한 측정은 모델을 검증하고 2x 광자 샷 노이즈 한계를 뒷받침한다.