以LYTRO相机为例,提出一种基于微透镜阵列型(MLA)光场相机的多目标快速测距方法。该方法的研究过程分为三个部分:第一部分,通过对原始数据进行点扩展函数计算及色彩恢复,并对数据进行超分辨处理,获取重聚焦序列图像,完成对待测目标的预处理过程;第二部分,利用三角形定理,通过贴片的方法,提出一种直接测距法;第三部分,对现有的相对测距法进行超分辨处理,大幅提高算法精度,同时利用改进型的拉普拉斯算子验证算法的正确性。最后将这两种算法结合,即得到一种MLA光场相机的多目标快速测距算法。实验证明,对于少量待测物体,直接测距法精度高,速度快;对于数量较多的待测物体,将直接测距法与相对测距法相结合,不但能够保证精度,还可以提高时效性。该方法为光场相机深度获取、三维重建等方面的研究提供了重要的数据参考及较为精准的评价依据。

中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法,复杂度高;识别棋子采用的传统文字识别方法,泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子颜色特征的分割方法和改进的二值图像滤波算法,实现了棋子的快速定位,不需要二次修正位置;提出一种基于卷积神经网络的棋子识别方法,该方法可以应用于不同字体的棋子识别,在更换棋子的情况下,依然可以快速、准确地识别棋子。实验结果表明,该方法的定位误差为0.51 mm,平均定位时间0.212 s,对4类字体的平均棋子识别准确率为98.59%左右,证实了该方法的有效性和实用性。

以LYTRO相机为例,提出一种精确色彩矢量约束下的光场图像超分辨率算法。根据相机内部微透镜阵列按六边形分布的特点,结合点扩散函数,及相机探测器阵列上滤光片的排列方式,计算了每个单一像素点的RGB色彩分量值,精确恢复出每一个像素的颜色信息;利用金字塔算法对色彩恢复的时效性进行了优化。提出一种基于相机子孔径图像序列颜色矢量约束下的超分辨率算法,以提高图像质量。所提的色彩恢复方法可以用于多款光场相机,同时以色彩矢量作为约束条件,彩色超分辨率图像恢复的效果理想。