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    基于光場成像的視差估計算法研究

    晏旭  
    【摘要】:作為一種新興三維成像技術,光場成像不僅能記錄空間中光線的位置、強度信息,還能捕獲傳統相機無法獲得的與場景深度及與物體三維幾何密切相關的光線角度信息。正因如此,光場成像技術近年來在三維重構與測量、三維目標檢測與識別等領域得到廣泛的應用,并取得飛速的發展。對于空間中的某一物點,在一定距離的兩個視角對其成像,在不同視角圖像中其成像點坐標位置會有差異,這一差異在計算機視覺領域被稱為視差。利用視差及不同視角的標定參數,就可獲得該物點與觀測平面之間的距離,即物點的深度值。因此,視差信息是獲得場景深度信息至關重要的線索。與此同時,光場相機因為其特殊的光學成像結構,通過單次曝光就可獲得目標場景多視角的圖像信息。利用光場圖像豐富的多視角信息,通過設計符合光場結構特性的視差估計算法,就可以實現對目標場景高精度的視差信息獲取,為后續基于光場成像的高級視覺應用提供充足可靠的三維數據支撐。因此,對基于光場成像的視差估計算法進行研究具有重要的科研意義及應用價值。然而,利用光場圖像對目標場景的視差預測存在許多挑戰,如遮擋、弱紋理、噪聲等復雜場景對算法精度的影響。同時,由于光場圖像多視角的冗余信息以及傳統光場視差估計算法較高的復雜度而導致計算時間過長。針對這些問題,本課題從下面幾部分內容展開了研究:(一)調研光場成像的基本原理,研究了光場的參數化表征模型以及光場圖像的獲取方式,從光場的多種表征形式出發對光場視差估計原理及其可行性進行了分析;(二)為提高視差估計精度,從光場重聚焦原理出發,提出了一種基于光場圖像多方向部分重聚焦序列對稱性的視差估計方法,充分利用光場多視角的有效信息,提高了算法在遮擋復雜場景的計算精度。對HCI-4D光場基準測試集的實驗結果表明,較同類型國際前沿算法,所提出方法的計算精確度提升顯著;(三)為進一步提高算法精度并減少計算時間,提出了一種融合光場結構特征的基于編碼-解碼器架構的光場視差估計方法。該方法利用卷積神經網絡,一次輸入光場圖像就能以端到端的方式計算獲得場景的視差圖,較之于優化的方式,該方法計算量大大減小,計算速度顯著提升。為提升計算精度,多路編碼模塊實現對光場多方向特征提取,特征聚合模塊實現對像素點上下文信息的聚合,并在特征聚合的每一個階段加入了中心子孔徑圖像不同精細度的結構特征。對HCI-4D光場基準測試集的實驗結果表明,較國際前沿算法,所提出方法的壞像素率(BadPix)指標降低31.2%,均方誤差(MSE)指標降低54.6%。對基準測試集中的光場圖像,深度估計的平均計算時間為1.2秒,計算速度遠超對比方法。


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