基于微透镜阵列的光场图像深度估计研究

发布时间：2017-12-19 15:06

  本文关键词：基于微透镜阵列的光场图像深度估计研究　出处：《中北大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：从图像和视频中恢复真实的深度信息是计算机视觉领域的经典问题,在机器人学、目标跟踪、场景理解和三维重建中发挥重要作用。传统相机仅部分记录了真实世界在二维平面上的投影,难以反映实际场景的三维结构,从而阻碍了图像和视频的深层次应用。Lytro是一种新型的微透镜阵列光场相机,同时捕获光线的位置信息和角度信息,经一次曝光可得到场景的多个视角、多组焦平面图像。光场相机由于其易操作性、稳定性、保留图片的重塑性等特点被广泛应用在图像深度估计领域。光场是空间中任意点发出的任意方向的光线的集合。Lytro光场相机相较于传统相机,在主透镜和传感器中间插入一片微透镜阵列。来自物体上一点的光线通过主透镜聚焦于某个微透镜,而后经该微透镜分散出强度和方向分量,从而能记录整个光场,将传统的二维图像扩展到四维。然而Lytro相机设计者为了增大捕光率,将微透镜元件按照六边形排列,导致后期处理受到码间串扰的影响,大大增加了提取子孔径图像和进行数字重聚焦的难度,因此对原始光场图像进行校正是十分有必要的。根据以上问题,本文重点研究Lytro图像的正交变换,继而探讨场景深度估计算法。本文主要研究内容如下:(1)深入研究Lytro光场相机的硬件组成和成像机理,结合图像处理知识,针对微透镜元件的特殊排列方式,提出六边形到正交排列的校正算法。将微透镜与其覆盖的传感器像素对应起来,从原始二维传感器数据解码得到四维光场数据,以减少后期数据处理过程中码间串扰的影响,并对算法从理论与实验两方面进行验证。(2)根据“自由光场”与“像素光场”之间的转换关系,提出基于“像素光场”的图像重聚焦算法,在提高算法效率的同时减少操作的复杂性。利用Lytro光场相机数字重聚焦特性,结合可变窗口的清晰度评价函数,提出基于聚焦线索的光场图像深度估计算法。最后通过仿真实验证明了该算法的有效性和正确性。(3)利用Lytro光场相机子孔径图像之间的视差信息,结合引导滤波和图像分割工具箱,提出基于亚像素精度的子孔径图像立体匹配算法。同时保证了最终深度图的视觉效果和精度,并对算法从理论和实验两方面进行验证。(4)针对算法(2)中由于窗口大小和位置导致的算法不稳定性,结合算法(3)获得的视差图,提出聚焦线索和视差线索相融合的光场图像深度估计算法,提高了算法的稳定性和鲁棒性。最后通过仿真实验证明了该算法的有效性。
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1308388