长春理工大学电子信息工程学院, 吉林 长春 130022
高质量的集成成像系统需要采集和存储大量图像数据。提出了一种新的计算机重构方法，可以减少集成成像系统显示端在计算机重构时所需要使用的数据量。传统的计算机重构方法要利用每个元素图像，而此方法对CCD相机采集的元素图像阵列进行周期采样，仅利用被采样的元素图像即可重构出多视点图像。这种方法充分利用集成成像中邻近的元素图像中具有匹配像素的特点，将未被采样的元素图像信息由邻近的被采样的元素图像中的匹配像素替代，从而减少了重构过程中使用的数据量，这给不同性能的集成成像显示端带来很大的灵活性，降低了对存储空间和传输带宽的要求。
集成成像 计算机重构 元素图像 采样 匹配像素
长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022
研究了计算机重构三维图像时分辨率低的问题,提出一种改善3D计算机全景重构图像的视觉质量的方法,该方法利用3D空间的物体部分在每个元素图像中形成的匹配区域的纹理特征,从两个相邻的元素图像中的匹配区域提取出多个像素,经过加权计算重构出相应的图像区域.该方法与传统的计算机重构方法相比,提高了图像分辨率,同时也消除了从每个元素图像中提取多个像素直接重构图像时存在的“像素块”效应,改善了重构图像的视觉质量.
全景图像 匹配区域 纹理 计算机重构 图像分辨率 Integral imaging Matching regions Texture Computational reconstruction Image resolution
长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022
为了解决全景成像技术中观察者位于观察区域之外看到的图像会存在失真的问题,提出了一种基于视差信息的计算机重构3D视图技术.利用3D场景中的物体点经过不同微透镜在元素图像中记录的视差信息,根据光学路径分析,对重构视图中的失真部分用其它元素图像中存在的同一物体点的匹配像素进行替代,从而得到无失真的3D视图.该技术能够在更宽的观察区域内产生3D图像.
全景成像 微透镜阵列 计算机重构 观察区域 Integral imaging Microlens array Computational integral imaging reconstruction Viewing zone
