[論文レビュー] Optimal biasing and physical limits of DVS event noise

Rui Graca, Brian McReynolds+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 8, 2023

Advanced Memory and Neural Computing被引用数 8

ひとこと要約

要約: 本論文は Dynamic Vision Sensor ピクセルのノイズを分析し、理論的な 2x 光子 shot ノイズ限界と、適切な source-follower バイアスを伴う高いフォト受容体バイアスがこの限界に近づくことを示す。

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.

研究の動機と目的

• 低照度下で DVS ピクセルのノイズが光子ショットノイズと電子ショットノイズからどのように生じるかを理解する。
• フォトレセプター・バイアス (I_pr) とソースフォロワー・バイアス (I_sf) がノイズ寄与と帯域幅に与える影響を定量化する。
• 物理的ノイズ限界に近づくバイアス戦略を特性電力トレードオフを考慮して特定する。
• DAVIS346 ピクセルと物理ベースのノイズモデルによる実験的検証を提供する。

提案手法

• 異なる I_pr 設定で固定照明下のノイズ PSD を測定し、物理的に現実的なモデルと比較する。
• ノイズ寄与を I_pd と I_pr に分解し、I_pr および SF バッファによる帯域フィルタリングを分析する。
• DVS ピクセルを I_pd と I_pr に依存する極を持つ二次的伝達関数としてモデル化する。
• SF バッファの寄与を推定し、それをフォトレセプターのノイズと比較する。
• 測定データを用いてノイズ性能と帯域幅の最適バイアスを推測する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バイアス制約を考慮した場合のDVSピクセルノイズの物理的最小値は何か。
• RQ2 I_pr と I_sf が帯域幅全体におけるノイズ分布と得られる SNR にどのように影響するか。
• RQ3 高い I_pr と適切な I_sf バイアスで実際に 2x 光子ショットノイズ限界に近づけるか。
• RQ4 ノイズ性能と電力消費のトレードオフを最適化するバイアス指針は何か。

主な発見

• DVS フォトレセプターは理論上の最小値として 2x 光子ショットノイズに制限される。
• 適切な source-follower バイアス (I_sf) を伴う高いフォトレセプター・バイアス (I_pr) はノイズ限界に近づく。
• I_pd および I_pr からのノイズ寄与は適切な I_pr フィルタリングによって信号帯域外へ移動できる。
• SF バッファのフィルタリングは I_pr を直接フィルタリングするよりノイズ低減に効果的である。
• より高い I_pr は電力を増加させるが帯域外へ I_pr ノイズを移すことでノイズを減少させる；最適バイアスは電力とノイズのトレードオフ。
• DAVIS346 ピクセルでの測定はモデルを検証し、2x 光子ショットノイズ限界を支持する。