检索结果-南通市图书馆

控制与决策 2018年第12期33卷 2122-2130页

作者：张旭东李成云汪义志熊伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

光场相机通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息.然而,现有深度估计方法很少考虑场景中存在遮挡的情况,当场景中有遮挡时,提取深度信息的精度会明显降低.对此,提出一种新的基... 详细信息

光场相机通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息.然而,现有深度估计方法很少考虑场景中存在遮挡的情况,当场景中有遮挡时,提取深度信息的精度会明显降低.对此,提出一种新的基于多线索融合的光场图像深度提取方法以获取高精度的深度信息.首先分别利用自适应散焦算法和自适应匹配算法提取场景的深度信息;然后用峰值比作为置信以加权融合两种算法获取的深度;最后,用具有结构一致性的交互结构联合滤波器对融合深度图进行滤波,得到高精度深度图.合成数据集和真实数据集的实验结果表明,与其他先进算法相比,所提出的算法获取的深度图精度更高、噪声更少、图像边缘保持效果更好.

关键词：光场相机深度估计全光场图像遮挡多线索融合联合滤波器

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遮挡场景的光场图像深度估计方法研究

遮挡场景的光场图像深度估计方法研究

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作者：李成云合肥工业大学

学位级别：硕士

光场相机是基于光场成像技术的新型成像系统,通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息。场景深度信息的获取对显著性检测、超分辨率重建及三维重建等机器视觉领域的任务具有重... 详细信息

光场相机是基于光场成像技术的新型成像系统,通过单次拍摄可获取立体空间中的4维光场数据,利用光场的多视角特性可从中提取全光场图像的深度信息。场景深度信息的获取对显著性检测、超分辨率重建及三维重建等机器视觉领域的任务具有重要作用。然而,现有光场深度估计方法较少考虑三维场景中存在遮挡的情况,当场景中有遮挡时,提取深度信息的精度会明显降低。针对该问题,本文对遮挡场景的光场图像深度估计方法展开了研究。论文的主要工作如下:(1)总结了立体空间场景深度估计的研究现状,分析了光场的参数化表示、光场的获取方式及光场相机的成像原理,阐述了表示光场的极平面图像、多视角图像与光场重聚焦原理,以及分别利用它们获取深度信息的基本方法理论。(2)设计并实现了一种基于EPI图像的场景深度估计算法,首先分别在水平和垂直EPI图像上利用旋转平行四边形算子提取场景的局部深度信息,然后利用ALM计算深度信息的置信,对局部深度信息进行置信加权,最后通过引导滤波和迭代优化对加权得到的局部深度图进行全局优化获得连续一致的深度图,实验结果表明,该方法在图像的遮挡区域和边缘区域可以有效提取场景的深度信息。(3)提出一种新的基于多线索融合的光场图像深度提取方法,获取高精度的深度信息。首先分别利用自适应散焦算法和自适应匹配算法提取场景的深度信息。然后用峰值比作为置信用以加权融合两种算法获取的深度。最后用具有结构一致性的交互结构联合滤波器对融合深度图进行滤波,得到高精度深度图。实验结果表明,该方法获取的深度图精度更高,噪声更少,且遮挡区域和图像边缘深度提取效果更好。

关键词：光场相机深度估计全光场图像遮挡 EPI图像

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边缘结构保持的加权BDTV全光场图像超分辨率重建

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中国图象图形学报 2015年第6期20卷 733-739页

作者：张旭东李梦娜张骏胡良梅王一合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

目的全光场相机一次曝光获得4维光场信息,即2维空间信息和2维角度信息。然而,渲染获取图像的空间分辨率较低,角度分辨率也无法满足应用需求。针对此问题,提出一种边缘结构保持加权的超数字化全变分(BDTV)超分辨率重建算法。方法将重建... 详细信息

目的全光场相机一次曝光获得4维光场信息,即2维空间信息和2维角度信息。然而,渲染获取图像的空间分辨率较低,角度分辨率也无法满足应用需求。针对此问题,提出一种边缘结构保持加权的超数字化全变分(BDTV)超分辨率重建算法。方法将重建后图像与不同视角低分辨率图像的边缘拟合误差函数作为数据项的权重,并利用BDTV先验模型去噪和保持边缘。结果为验证本文方法的有效性,将本文方法与其他方法进行了实验,其结果是无论是在视觉效果还是指标评价方面,本文方法的重建效果和边缘保持效果都优于其他方法,峰值信噪比提升约1 d B,结构相似性指数也有约0.01的提升。结论本文算法不仅提高了全光场图像的空间分辨率和角度分辨率,同时也更好地保持了图像的边缘信息,特别是当深度图存在误差时,该算法的超分辨率重建和边缘保持效果更为明显。

关键词：超分辨率重建全光场图像边缘保持 BDTV先验模型空间角度分辨率

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