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脉冲相机

分布底层视觉与图像复原23D 视觉与重建2

Seeing Through Blur: Tackling Defocus in Spike-Based Imaging

把散焦形成过程用薄透镜近似显式建模成可学习的离散 PSF 先验，再配合多时序尺度 IF 神经元提取脉冲特征，为事件/脉冲类传感器上的空间变化去模糊提供了一个可复用的物理引导复原范式。

HFR and HDR Video from Multi-Attenuated Spikes Using a Rapidly Rotating SpokeND Filter

用旋转辐条状中性密度滤光片让脉冲相机每个像素周期性获得多档衰减，从而在单传感器上同时恢复空间一致的增益与高帧率 HDR 视频；这套「空间-时序联合衰减 + 增益恢复」思路可迁移到事件相机/脉冲相机的 HDR 与高速成像重建。

3D Gaussian Splatting from Unposed Spike Stream

把脉冲相机的概率模型推广到关键帧选择，使无位姿（unposed）脉冲流也能联合优化相机轨迹与 3DGS 场景，为高速动态场景重建提供了一条不依赖外部位姿先验的流程。

240FPS Stereo Vision from Monocular Mixed Spikes

利用脉冲相机的高时序密度，通过60Hz光学调制将双目视图混合到单传感器，构建线性系统解耦，为高帧率双目视频重建提供了一种硬件紧凑、数据高效的方案，其两阶段解码（最小二乘基线+深度学习精化）可复用于其他计算成像逆问题。