基于光场的超精细景深算法研究

发布时间：2021-07-23 09:01

　　当今社会,人工智能技术的发展突飞猛进,而其重要的一个分支—计算机视觉技术,应用前景十分广泛。景深算法作为计算机视觉技术的一个重要组成部分,拥有广阔的应用场景和巨大的研究价值。然而,传统的景深算法技术存在一些劣势。比如:多视点系统对设备需求量大、要求高,成本相对较高;而单目视觉系统视角太少,所以其提取的景深精度较低。光场相机的出现完美解决了单目和多视点视觉系统中存在的问题,为景深算法领域注入了新鲜血液。光场相机系统中,在主透镜和图像传感器之间放置微透镜阵列,每条入射光线的光量和方向被同时记录,相当于同时采集了物体的空间和角度信息。所以,光场图像携带的丰富信息对后续的景深计算十分有益。但是,光场图像的基线十分狭窄,空间分辨率和角度分辨率难以折衷、且存在遮挡等问题,传统的密集光场景深算法计算结果不是十分准确,且由于数据量大,计算效率普遍较低。因此,研究适合光场的景深算法,尤其是适合稀疏光场的景深算法是本文的工作重点。基于以上分析,本文主要针对光场图像进行超精细的景深算法研究,主要研究内容和创新点如下:1、阐述了光场景深算法的相关原理,包括光场的两平面参数化模型、EPI（Epipolar Im... 

【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２＿１四维光场的三种参数化表征：（ａ）相ＰＤＰ；?（ｂ）?ＳＰＰ；?（ｃ）?ＴＰＰ??

２光场可视化分析??虽然全光涵数Ｌ（ｕ，ｖ，ｘ，ｙ）是一个筒化的光场模：型，隹很难想象这个４Ｄ表示。．在这一??小节中，我们将用Ｈ种不同的方式将４Ｄ光场可视化呈现：子孔径图像、光场子视图和??ＥＰＩ图像。??在两平面光场模型Ｌ（ｕ，ｖ，ｘ，ｙ）中，我们可以将ｕｖ平面看作一组摄像机，其焦平面位??于ｘｙ平面上．。可以采取两种不同的观点来理解这个模型。首先，每个摄像头收集从ｘｙ??平面射出的光线并到达ｕｖ平面上的一个点（从某个视点收集光线）。固此，４Ｄ光场可??以表示为二维图像阵列，如图２－２?（ａ）所示。由相机记录的每个图像被称为子孔径图像，??也被称为针孔视图。其次，在ｘｙ平面上的某个点代表了在ｕｖ平面上的所有点所限定的??光线（从不同视点的光线集合投射到某个点上，即从不同视点着到的相同点），见图２－２??（ｂ））。因为ｕｖ〒面中的样本数量取决于视点的数置，而ｘｙ平面中的取样数量取决于??相机分辨率，所以Ｕ和ｖ维度被称为角度维度，ｘ和ｙ维度被称为空：间维度??特别地，对于四维光场Ｌ（ｕ，ｖ，ｘ，ｙ），我们可以通过固定ｕｖ平面的坐标和／，获得??二维切片：也可以这么理解，逋过＿定：某一个相机的位：置在处，采集．２Ｄ??切片ＩｕＶ＊（ｘ，ｙ），即子孔径图像。图２－２?（ａ）右边部分示出了一个子孔径图像。同理，通??过園．定ｘｙ平面的坐标ｘ＊和ｙ％得到切＿片Ｉｘ＊，ｙ＞＜ｕ，ｖ）。．?２Ｄ切片．Ｉ＃．ｙ＊（ｕ，ｖ）通常指光场的子视??图，也可以理解为此切片由来自不同视点的光线在每个点上聚集而形成，如图２－２?（ｂ）??所示。??？?＼?ｉ?＼?＼?＼?＼?＼?＼?ｒ??■?＾?％?Ｌ?％?Ａｋ??（ａ）??■??ｉ

?东南大学硕士学位论文???图２－４编码光场渲染虚拟视点??只要使用一组足够密集的摄像机，我们可以通过重新采样和内插光线［１］，在球体表??面的任何位置（甚至更靠近物体）创建光场的虚拟渲染，而不是基于几何信息［４１］去合成??视点。图２－４示出了比现有视图更靠近对象（绿色形状）的虚拟视图（位于蓝点处??由于光线的辐射度在自由空间中保持不变，因此可以从现有视图重新采样一些光线。然??而，仍有照相机没有捕捉到的光线，因此必须通过内插（例如，图２－４中的虚线所示的??光线）进行推断。为了渲染这样的光线，首先计算它们与两个平面的交点坐标。然后，??使用最近的１６个采样光线来插入虚拟光线。??在光场渲染中，不足的样本会在新视图中引起重影效应。然而，获取太多的光场样??本是不切实际的＿。例如，Ｌｅｖｏｙ和Ｈａｎｒａｈａｎ?［１］提出的合成走廊光场使庙了四块光板，每??块光板包含６４ｘ３２幅图片，原始尺寸为１６０８ＭＢ。Ｃｈａｉ等人［４２］和１＾等［４３］人研宄了光??场渲染所需的最小样本数鸶，并得出结论认为，贡献像素必须相互接触才能呈现无重影??的新视图。换句话说，相邻视图之间的最大视差必须小于１个像素，这是与摄像机分辨??率和场景深度密切相关的值；贡献像素越接近（即，视差越小），内插点将越尖锐。??铛场景的几何信息已知时，可以大大减少所需样本数量，即使是不规则采样的光场??也适合新视图渲染。Ｂｕｅｈｌｅｒ等人［４４］提出了一个广义模型，使用不规则采样图像（即非??结构化输入）来结含光场渲染和基于深度图像的渲染。为了呈现新视图，使用“相机混??合潮来组合输入的视图，这和角度差、欠采样估计以及视场（ＦＯＶ）有关。??２．２光

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于光场分析的多线索融合深度估计方法[J]. 杨德刚,肖照林,杨恒,王庆.  计算机学报. 2015(12)
[2]光场相机成像质量评价方法研究[J]. 杨凡,袁艳,周志良.  现代电子技术. 2011(06)
[3]光场相机中微透镜阵列与探测器配准误差分析[J]. 袁艳,周宇,胡煌华.  光子学报. 2010(01)
[4]基于光场摄像技术的对焦测距方法的研究[J]. 肖相国,王忠厚,孙传东,白加光.  光子学报. 2008(12)



本文编号：3298995