基于光场极图的三维成像算法研究

 2023-01-15 02:01

论文总字数:15044字

摘 要

与普通的二维图像相比,光场图像主要是依靠对不同平面下的光线信号进行分析,从而准确的得到场景方向方面的数据,这样来看,对光场图像的研究很有必要性。最近几年光场相机的问世则让人们对光场深度估计方面有了深入研究。对二维图像进行深度估计是场景重建和理解任务信息的关键步骤,其在计算机视觉领域属于3D重建的一部分。深度估计可以用于3D建模、场景理解、深度感知(depth-aware)的图像合成等领域。本文主要任务是在光场极图(EPI)的基础上对深度估计的算法进行研究。本文主要完成了以下几方面的工作:1.了解光场的参数化表示,包括双平面参数化,点-面参数化和球面参数化;2.分析极图与深度的关系以及研究EPI的生成。3.在结构张量的基础上进行深度估计,用张量计算极图的斜率,做出深度估计图。

关键词:EPI;深度估计;结构张量

Study on 3 - D Imaging Algorithm Based on Light Field Pole Map

Abstract

Compared to the ordinary two - dimensional images, the light field image relies on the analysis of the light under different planes to obtain the direction information in the scene, so that the light field image is very searchable. With the appearance of optical field cameras in recent years, more reliable depth estimation of optical field images has become the latest research hotspot,depth estimation of two-dimensional images is a key step in scene reconstruction and understanding task information, which is part of 3 D reconstruction in the field of computer vision.depth estimation can be used in 3 areas D modeling, scene understanding, depth perception (depth-aware) image synthesis, etc.A method of depth estimation based on optical field pole diagram (EPI) is proposed.This paper mainly completes the following aspects: 1. Understanding the parametric representation of the light field includes double - plane parameterization, point - plane parametrization and spherical parameterization; 2. analyzes the relationship between polar graphs and depth and studies the generation of EPI.;3. performs depth estimates based on the structural tensor and calculates the slope of the polar graph using the tensor.

Key words : EPI, depth estimation , structural ten s.

目 录

第一章 绪 论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2三维成像技术的发展和应用 1

1.3论文章节安排概述 3

第二章 极图生成算法研究 4

2.1光场的基本理论 4

2.1.1光场概述 4

2.1.2光场的参数化表示 4

2.1.3光场与三维的关系 5

2.2光场EPI以及EPI与深度的关系 6

2.2.1 光场EPI 6

2.2.2 EPI的形成 7

2.2.3 EPI与深度 9

第三章 基于极图的深度估计算法研究 10

3.1基于结构张量的深度估计算法研究 10

3.1.1 结构张量 10

3.1.2基于结构张量的深度估计 11

第四章 总结与展望 14

4.1.总结 14

4.2 展望 14

致 谢 15

参考文献(reference) 16

第一章 绪 论

1.1研究背景及意义

科学研究表明,人类对外部真实世界信息的获取绝大部分都来自于视觉感知。在获得视觉信息后,人体的脑部结构能够迅速处理信息,建立出空间场景的形状建模。而电子信息技术的进步则让图像采集和显示技术一步步进展成人类获取视觉数据的重要环节。因此,让计算机代替人脑获取视觉信息建立空间建模也是如今计算机领域的一个重要课题。到现在三维成像技术应用已经趋于广泛,光场相机的出现让很多很多场景的三维信息获取变得容易,其在深度估计领域中也具有独特的优势,因为传统的算法很难对一些不可见部分的建模深度进行估计,而现有的深度估计算法也不能很好的处理复杂的遮挡场景,与之前的多视角深度估计算法相比,基于光场的深度估计则更为简便,因为它并不需要进行相机标定。由此看来,基于光场的深度估计算法将成为未来研究的热门课题。也对三维成像技术具有推动性的作用。

1.2三维成像技术的发展和应用

在很早之前人们就已经开始推测从自由方向来检测三维图像的可能,相机,透镜的材质以及光学的快速进步诞生了各种各样的三维成像方法,其中最经典的三维成像法的主要有三个,分别是透镜板三维成像、投影式三维显示和全息照相术[1]

透镜板三维成像:广泛意义上来说这种成像方法包括集成照像术(IP)和柱镜板(LS)三维成像技术.集成照像术是在独立的一张平坦照像胶片上记录所有的空间像的一种技术.在这个成像过程中,方向的决定是用过细的蝇眼透镜板指定的,记下各个点每个方向上光的强度,之后会获得一张集成的照片,让这张集成照片显影,在需要的时候可以把相片从负像改成正像,再把正像放在原来的位置上,并从后面对照片进行照射,这样的话我们就可以看到物体的三维空间像.而柱镜板三维成像的产生则是因为制作蝇眼透镜板比较艰难,所以人们对集成照像技术进行了简化。

投影式三维显示:透镜板所能得到的图像能在随意选定的各个方向上查看三维像,但是这个技术有两个比较大的不足,一个是对比较大的LS 图片的配准和还原很困难;另一个是很难应用在动态图像的显示,因为“后图片”的分辨力很高,这两个不足之处也让这项技术在三维成像方面有了一定的局限性。为了消除上述的两个缺点,我们决定采用投影式三维显示技术.投影式三维显示是用很多个放映机在任意很多方向对一个模型进行照相,把照出来的所有相片在蝇眼透镜屏上进行映射,让实验者可以再现空间像.但是,这种系统也同样有两个明显的不足之处:一个是由于最好进行观测的地方和放映机摆放的地方是相同的,所以如果要看映射出来的图像,就一定要使用一半透式反光镜来查看;还有一个它的实现会用到很多的放映机。

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