Autoregressive High-Order Finite Difference Modulo Imaging: High-Dynamic Range for Computer Vision Applications

Resumen

Las imágenes de alto rango dinámico (HDR) son esenciales para capturar todos los tonos de luz en aplicaciones críticas de visión artificial, como la conducción autónoma. Las imágenes módulo, basadas en la teoría del muestreo ilimitado (US), solucionan los límites de saturación física reiniciando la señal analógica a digital. Este trabajo formula el marco de muestreo ilimitado 2D como un problema autorregresivo de desenvolvimiento de fase ℓ2, proporcionando soluciones computacionalmente eficientes en el dominio de la transformada de coseno discreta junto con un algoritmo de eliminación de saltos basado en diferencias espaciales de orden superior.

@article{monroy2025autoregressive,
  title   = {Autoregressive High-Order Finite Difference Modulo Imaging: High-Dynamic Range for Computer Vision Applications},
  author  = {Brayan Monroy and Kebin Contreras and Jorge Bacca},
  journal = {arXiv preprint},
  year    = {2025},
  url     = {https://arxiv.org/abs/2504.04228}
}