作者单位
摘要
武汉科技大学 信息科学与工程学院,武汉 430081
为了提升光场成像的空间分辨率,结合光场图像数字重聚焦与多聚焦图像融合,提出了一种基于多尺度潜在低秩分解和核主成分分析的光场图像全聚焦融合算法。首先,对光场图像进行数字重聚焦得到重聚焦图像,然后对各重聚焦图像进行多尺度分解提取出基础层和显著层,对基础层、显著层分别采用局部梯度差值加权算法和多尺度梯度域显著性提取算法计算相应的特征系数;其次,联立基础层和各显著层的特征系数矩阵,然后用核主成分分析进行降维融合得到融合特征系数矩阵,使得经融合特征系数生成的聚焦决策图能充分考虑基础层和显著层的特征信息;最后,用聚焦决策图引导重聚焦图像进行全聚焦融合。实验结果表明,该算法与传统方法相比在视觉效果和边缘信息丰富度上具有更优表现,所生成的光场全聚焦图像具有更高的分辨率和更好的视觉效果。
光场 全聚焦图像融合 数字重聚焦 多尺度潜在低秩分解 核主成分分析 Light field All-in-focus image fusion Digital refocusing MDLatLRR Kernal principal component analysis 
光子学报
2023, 52(4): 0410004
作者单位
摘要
东南大学能源与环境学院, 江苏 南京 210096
基于光场成像技术的场景三维深度重建, 需标定光场相机的几何参数。本文提出一种基于原始光场图像的聚焦光场相机的标定方法。拍摄标定板不同旋转角度的原始光场图像; 根据图像上像点与虚拟像点(像点关于微透镜的共轭点)的共轭关系, 计算得到虚拟像点的坐标; 根据标定板上角点与虚拟像点的共轭关系, 建立聚焦光场相机标定模型; 利用Levenberg-Marquardt算法求解标定模型, 进行标定实验; 比较所提方法与基于全聚焦图像的标定方法的标定参数。结果表明, 原始光场图像与全聚焦图像对应的虚拟像点(角点关于主透镜的共轭点)之间的误差小于21 pixel, 角点的标定误差小于3%, 基于原始光场图像和全聚焦图像方法获得的结构参数和外部参数具有较好的一致性, 表明基于原始光场图像的标定方法的可行性。
机器视觉 聚焦光场相机 全聚焦图像 虚拟像点 标定方法 
光学学报
2017, 37(5): 0515002

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