1 武汉工程大学计算机科学与工程学院, 湖北 武汉 430205
2 智能机器人湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430205
3 华中科技大学化学与化工学院, 湖北 武汉 430074
针对光场显微成像中空间分辨率较低的问题,提出了一种基于图正则化的方法,并进行了光场超分辨率重建,得到了光场的高分辨率视图。首先,通过非周期性提取的方法,获得了光场的视角图;然后,将光场的超分辨率问题,转化为一个全局优化问题,利用光场视图之间的互补信息,进行正则化平滑处理;最后,用最速下降迭代算法,对目标函数最小化求解,重构出高分辨率视图。实验中,采用显微物镜、微透镜阵列以及CCD相机,搭建光场显微镜采集数据,使用图正则化的方法进行光场高分辨率重建;相较于传统方法,所提方法视差估计计算量较小,成像质量较高,并有效保留了原始光场结构。
显微 光场显微镜 微透镜阵列 非周期性算法 图正则化 超分辨率
1 武汉工程大学计算机科学与工程学院, 湖北 武汉 430205
2 智能机器人湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430205
3 华中科技大学化学与化工学院, 湖北 武汉 430074
针对光场成像中视角图提取的分辨率与数据准确性无法兼顾的问题,提出一种非周期性视角图提取算法。首先分析微透镜阵列采样原理,计算出各微透镜中心的偏移量;然后分析视角范围,通过合成多个视点的方式,计算合成视点对应各微透镜的投影区域;最后非周期性地提取像素块构成视角图。实验中采用Lytro相机采集光场数据,采用非周期性算法提取大小为2×2和3×3的像素块构成视角图,相较于传统方法视角图的分辨率分别提升了2×2倍和3×3倍,图像质量也得到较大幅度提升。
成像系统 视角图 非周期性算法 微透镜阵列 光场
