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基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局成像 [Early Posting]

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摘要

本文用分片光滑函数描述场景深度信息,提出了基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局成像,提高单体内部重建精度,减少物体边界深度跳跃带来的重建误差。首先,使用Alpha Matting获取物体的边界信息,按照物体的边界信息对聚焦堆栈在(x,y)空间中进行精确划分,在深度方向上对聚焦堆栈数据进行筛选,实现聚焦堆栈的单体数据子集选取。然后,利用聚焦堆栈单体数据子集,基于聚焦测度对单体进行深度重建和全聚焦成像,利用全变差正则化优化计算结果。最后,将优化的聚焦堆栈单体数据子集重建结果进行全局融合,得到全局场景的深度图和全聚焦图。实验结果表明,本文提出的基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局成像提高了计算的效率,提高了重建结果的质量,为聚焦堆栈计算成像提供了一种优化方案。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.241101

作者单位:

    北京信息科技大学
    北京北四环中路35号北京信息科技大学理学院应用数学研究室
    北京信息科技大学
    北京信息科技大学

引用该论文

亢新凯,邱钧,刘畅,何迪. 基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局成像[J].激光与光电子学进展,2020,57(24):241101.