光场重构及深度提取

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人们通过相机记录丰富多彩的信息,而传统的数码相机只能记录二维信息,缺乏对物体深度信息的感知。光场成像技术把成像与计算结合起来成为一种新的三维成像技术,其有着低成本的硬件设备、简单的光学成像系统、丰富的图像数据以及多样的数据后期处理方式等优点,成为了很多国内外机构和研究人员的研究热点。他们在遮挡物的显现、物体的分层与分割、景物的重聚焦和物体的3D重建等方面取得了重要的成果,其中主要技术在于光场的重构表现及深度的精确提取。因此本文利用微透镜阵列的标准数据集,针对光场成像和它的深度提取,进行了系统的研究工作。其主要完成的工作如下:1)本文提出了一种基于微透镜阵列的光场重构方法。首先对微透镜阵列图像进行中心标定,针对此类型的光场数据,再对其图像数据进行解码、滤波和色彩优化。然后,利用六边形——正交格点转换将子图像实现规则化校正。最后,使用基于傅里叶变换的频域重采样方法得到对应点的重聚焦图像,通过光场函数将光场转化为用于深度提取的多视点视图。2)本文提出一种完全在极平面图(EPI)上操作的深度提取方法。对于微透镜阵列采集到的光场数据,由于其基线狭窄,视差范围非常小,传统深度提取方法不能发挥出令人满意的效果。因此本文从EPI角度,先分别抽取该阵列中心视点图像和水平、竖直方向的EPI切片,然后分梯度对每个切片中像素线性插值得到新像素点信息,通过代价函数计算两个像素点之间的匹配度,进而到找出最优梯度,求得最优视差图.最后在马尔科夫随机场内将视差图融合、优化,生成对应的精确深度图。实验结果证明,本文利用微透镜阵列图像可以重构出光场,.并根据不同的焦点和视点信息生成清晰的图像,针对微透镜阵列图像深度提取方面的突出问题,也可以在其图像中提取到了很好的深度图,证明了文章算法的有效性。
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