一种基于微透镜阵列的图像全聚焦方法

光场相机捕获了光线的位置信息和方向信息;但牺牲了一定的方向分辨率,降低了图像的清晰度。目前,一款消费级光场相机Lytro虽小巧便携,拍摄方便,但其提取的图像分辨率很低。针对这一问题,提出了一种基于微透镜阵列的图像序列全聚焦方法。首先对采集到的原始光场图像进行编码、标定及颜色校正等处理,再构造子图像序列模型,从处理后的图像信息中提取出不同的图像序列,在空间域积分重聚焦的原理上,用清晰度评价算子确定子图像的最佳聚焦点,再经过图像融合完成图像的全聚焦。实验结果表明,使用该方法提高了图像的空间分辨率,得到更加清晰的全聚焦图像。     

基于分割的立体匹配法提取光场视差图

为了解决从光场相机采集的图像中提取物体深度信息的问题,提出一种利用Lytro光场相机设备,基于图像分割的立体匹配方法估计光场图像深度。首先对Lytro相机采集的原始灰度图进行解码和颜色校正,提取相应的子光圈图像;在Matlab环境下,结合图像颜色分割、自适应立体匹配对子图像进行处理,通过平面拟合技术和BP优化得到相应的深度估计图。实验结果表明,该方法提取到深度图在视觉精度上有了明显的提高。     

基于光场分层成像的火焰三维温度场测量

为了实现瞬态火焰的三维温度场的测量,提出了一种基于光场分层成像技术的火焰温度场测量方法.利用光场相机通过一次曝光,将各个聚焦平面的信息储存在一张原始光场图像上,通过光场重聚焦技术获得了不同聚焦面的火焰图像序列,结合图像反演算法得到了高精度、实时性的火焰各断层图像,进而实现三维温度场分布的重建.建立了基于光场分层成像技术的火焰温度测量系统,实现对火焰三维空间上4个断层面的温度场重建.结果表明,重建的第1,4层的火焰面积较小,低温区域位置较低,第2,3层的火焰面积较大,低温区域位置较高;每层的火焰分布都是中部边缘处温度最高,且各层的火焰分布之间有明显差别.火焰重建实验结果符合燃烧火焰的外形结构和内部的温度分布结构,证明了此方法的可行性.     

基于Lytro光场相机的数字重聚焦研究

传统相机只能聚焦拍摄一定距离范围的清晰图像,而光场相机可以实现先拍照后聚焦,该相机无需在拍摄时对焦,通过对光场图像的后期处理实现任意距离处的数字重聚焦。对Lytro光场相机的数字重聚焦技术进行了研究,首先采用高曝光图像峰值检测法对微透镜阵列中心进行标定,再利用标定得到的中心坐标数据对原始光场数据进行重映射得到4D光场;最后对4D光场进行基变换和重积分得到任意距离处的重聚焦图像。实验结果验证了本文所提方法可实现光场图像任意焦面处的重聚焦。     

一种微透镜光场相机的子孔径图像提取方法

多视点图像在深度计算、3D视频合成、立体匹配等技术中有广泛的应用价值。传统相机在拍摄真实场景时往往不能获取场景多个视点的信息,而新型的微透镜光场相机和相机阵列却可以得到场景更多的信息,例如场景的多视点信息,场景的深度信息等。但是由于微透镜光场相机的软件保密和源程序不开放等问题,造成研究人员无法自主提取其多视点(子孔径)图像。对此,提出了一种由微透镜光场相机提取子孔径图像的方法。首先,进行微透镜中心像素标定,然后考虑光场原图像的有效像素区域,将各中心像素的周围像素点按次序提取并重组,从而得到子孔径图像。实验表明,所提取的多视点图像具有微小的视差,体现了所提光场相机子孔径提取方法的有效性。实现了微透镜光场相机的子孔径图像提取,将为后续恢复场景深度、重建场景三维图等研究提供有效数据。     

光场成像系统仿真分析与深度标定研究

微透镜阵列的光场相机可以根据微透镜阵列与传感器之间的距离分成非聚焦（传统型）、聚焦开普勒型和聚焦伽利略型3种光场相机,使用光学仿真软件Zemax对这3种光场相机进行模拟,对得到的白板图进行微透镜中心标定以及对原始光场图片进行渲染处理,得到系统的空间分辨率（重聚焦图片分辨率）、角度分辨率（多视角数）等信息。利用重聚焦系数推导出景深、焦深的计算公式。综合考虑实际条件和测量对象,选择搭建聚焦伽利略型光场相机实验系统,该系统关键参数b=0.6 fm,其中b为微透镜阵列与传感器之间的距离,fm为微透镜单元的焦距。结合仿真系统分析了影响深度标定方法准确性的因素,结果表明,原图清晰度、采样步长、重聚焦步长、重采样倍数以及拟合方法都对最终得到的深度标定曲线产生影响,并通过改进实验验证了仿真的结论。     

基于虚拟深度的聚焦型显微光场相机深度测量标定

针对聚焦型显微光场相机在内部光学参数未知的情况下,进行了基于虚拟深度的深度测量标定。首先基于高斯光学建立光场成像模型,推导出虚拟深度与实际深度间的函数关系。然后选择单一角点的标定板,在不同深度位置进行拍摄;该角点在多个宏像素中重复成像,相邻重复像点的间距随深度位置改变而变化;利用图像匹配的方法计算相邻重复像点的距离和虚拟深度值,并与实际深度一一对应进行曲线拟合。根据拟合结果,分析了不同深度位置下,该光场成像系统的深度测量分辨率。最后,通过拍摄已知倾角的倾斜棋盘格标定板,进行深度测量并分析测量误差,在主镜头工作距离靠近镜头方向2 mm(10倍景深)范围内,测量误差小于5.35%。     

光场成像系统仿真分析与深度标定研究

微透镜阵列的光场相机可以根据微透镜阵列与传感器之间的距离分成非聚焦(传统型)、聚焦开普勒型和聚焦伽利略型3种光场相机,使用光学仿真软件Zemax对这3种光场相机进行模拟,对得到的白板图进行微透镜中心标定以及对原始光场图片进行渲染处理,得到系统的空间分辨率(重聚焦图片分辨率)、角度分辨率(多视角数)等信息。利用重聚焦系数推导出景深、焦深的计算公式。综合考虑实际条件和测量对象,选择搭建聚焦伽利略型光场相机实验系统,该系统关键参数b=0.6 f_m,其中b为微透镜阵列与传感器之间的距离,f_m为微透镜单元的焦距。结合仿真系统分析了影响深度标定方法准确性的因素,结果表明,原图清晰度、采样步长、重聚焦步长、重采样倍数以及拟合方法都对最终得到的深度标定曲线产生影响,并通过改进实验验证了仿真的结论。     

基于微透镜阵列的光场成像系统

传统成像系统在拍摄过程中需要对目标物体准确对焦,这在拍摄快速变化的物体时显得非常无力.为了克服这一缺陷,本文以Levoy的光场渲染理论为基础,利用光学设计软件ZEMAX在普通成像系统中加入一个微透镜阵列,设计出一个由成像主镜、微透镜阵列和像面CCD探测器三部分组成的光场成像系统,并仿真模拟了光场图像的采集.这样的设计能够同时记录光线的强度和方向信息,对光场图像的后处理以傅里叶切片理论为基础,通过Matlab编程,实现了光场图像的重新聚焦.本文使用普通相机镜头、微透镜阵列和CCD探测器搭建了光场成像实验系统,实验采集光场图像并进行重聚焦处理,实现了三维物体的光场成像,验证了理论及算法的正确性.     

融合全局和局部特征的光场图像空间超分辨率算法

光场相机传感器有限的空间分辨率阻碍了光场图像处理相关研究的进展.提出一种融合全局和局部特征的光场图像空间超分辨率算法,提高了对光场子视点全局关系建模的能力.由于光场相机捕捉的图像亮度较低,严重影响了超分辨率图像的质量,提出一个改进的4D零参考深度曲线估计网络（4D Zero-DCE-Net）,充分利用光场全部子视点信息来提高光场图像的亮度.为了解决光场图像空间分辨率低的问题,提出一个基于生成对抗网络的光场图像空间超分辨率网络模型.生成器包含三个部分：第一部分是Transformer和4D卷积以并行方式结合的网络结构,能以较浅的网络层捕捉图像的全局和局部细节信息;第二部分是一个交互融合注意力模块IFAM(Interactive Fusion Attention Module),能有效地融合上述两个分支得到的全局自注意力和局部细节信息;第三部分是一个重建模块PS-PA(Pixel Shuffle-Pixel Attention),能提高整个光场的空间分辨率.最后,利用相对判别器来指导生成器的训练.实验结果表明,提出的算法和其他算法相比,峰值信号比（PSNR）至少提升了1 dB.     

利用成像系统的光学散焦获取景物的深度信息

研究了一种新的被动测距方法．利用测量被动成像系统光学散焦的数字图像处理方法，分析光学散焦程度的变化与景物深度的关系，提出了一个散焦被动测距的计算公式，并得到了一些实验结果．该方法只需对景物采集两幅有差别的图像，避免了大量图像的采集和存储，两幅有差别图像是通过改变摄像机镜头的光圈系数来获得的，避免了图像间的位置校准和匹配．     

用数字图像技术评价和测量沥青路表面构造深度

通过研究肉眼分辨物体表面不平度的特性和数字图像技术，开发了应用数字图像技术评价和测量沥青路表面构造深度的方法．该方法采用普通数码相机纪录道路表面构造特征．由图像的像素值分析得出路表面构造深度测量结果．与常规方法的比较表明，该方法精度高、操作简便、成本低廉，是一种有前途的路表面功能测试方法．     

基于双目视觉的数码相机定位方法研究

围绕数码相机定位问题,在合理假设的基础上,首先建立像素、图像、光心、世界4坐标系并推导出坐标转换公式,进而确定相机成像的线性几何模型。其次利用MATLAB读图、确定椭圆形区域和边界点除噪等预处理,最终完成靶标上圆心的确定和相机内部参数的确定,并以共线性的误差来衡量模型求解的精度。     

编码孔径相机获取优化全景图的新方法

提出一种利用编码孔径相机拍摄照片并进行全景图拼接的方法. 首次将深度相机和全景摄影结合起来,利用编码孔径相机获得的场景深度信息,可得到只含感兴趣部分的全景图以及细节清晰的全聚焦全景图. 与传统直接将源照片按照几何分布拼接在一起的全景图拼接方法相比,本文方法能够有效去除场景中近景物体在全景拼接中的错误,避免中距离物体破坏远景场景的完整性,同时获得全景图的模糊部分进行优化. 在这个框架下,运用本文方法对各种全景图拼接进行了大量实验,展示了拼接的过程以及拼接结果,结果表明本文提出的计算框架能够有效达到优化全景图的目的.      

不同成像方式对棉花冠层特征光谱参数的影响

比较了拍摄角度、光照强度(阴天与晴天)与数码图像的获取模式等因素对图像质量及其应用的影响,以期建立标准的近地面数码图像获取方法。在获取棉花冠层图像时,在60°拍摄角度下获取的冠层特征光谱参数值与棉花全氮含量与叶片含氮量的相关性最好。在阴天与晴天下获取的冠层光谱参数之间没有显著性差异,但在阴天获取的图片更有利于处理图像工作的进行。在四种曝光模式下获取的特征光谱参数没有显著性差异,运用这几种模式都可用于数码影像信息采集。在3.0m下获得的冠层图像,其光谱参数的变异系数小于在1.0m下获取的变异系数,因此选择合适的拍摄高度十分必要。     

基于数字摄像的双目标法测量夜间能见度

利用数码相机拍摄图像,模拟人眼对能见度进行测量是最理想的道路能见度探测方法,它具有极强的实用价值。本文介描述了基于数字摄像的双目标法测量夜间能见度。所谓双目标法就是利用数码相机拍摄地平线附近的两个距离不同的目标物(这里采用的是两个路灯),并将这两个目标物呈现在同一张图像上。这样保证了拍摄的两个目标不会存在时间的差异。该方法消除了大气消光系数、亮度阈值的测量,从而使得夜间能见度的测量变得简单可行。并且将测量的结果与气象局发布的能见度值进行了比较。     

基于双目视觉技术的物体深度信息的提取

传统的双目匹配算法得到的数据是左右视图匹配点的二维坐标;但二维坐标将丢失物体的三维深度信息。提出一种利用视差原理在世界坐标系内计算该物点在现实中所对应点的三维坐标的新方法。该方法分为三部分:第一部分为双目相机的标定,包括内参(主点、焦距、径向畸变、不垂直因子)以及两相机之间的外参(旋转矩阵和平移矩阵)。第二部分为特征点的提取与匹配,特征点的提取则是利用SIFT算子提取左右视图的特征点,匹配则是将两视图中的对应点(现实中为同一点)利用SIFT算法进行匹配。第三部分为物体深度信息的计算,利用双目相机的视差原理和已经得出的双目相机的参数进行空间还原得到相应的左右视图投影投射矩阵,结合空间几何线性关系计算出该点在世界坐标系的三维坐标,从而得出其深度信息。     

移动目标的深度测量

提出了一种基于散焦图像移动目标深度测量的方法,该方法采用一台带有远心镜头的CCD摄像机,沿光轴方向转移目标拍摄两幅图像,根据所拍摄景物图像的散焦半径与图像大小计算目标景物距摄像机的距离,采用远心光学镜头代替普通镜头可使图像的大小与散焦半径之间的关系简单,该方法融合了图像的大小与散焦半径两个信息,使深度计算更加准确,由于该方法只需要一台参数固定的CCD摄像机,可以免除图像间的配准和特征点的选取,有利于实时系统的实现,实验结果表明了该方法 的有效性。