论文研究-LYTRO相机光场图像深度估计算法及重建的研究.pdf

论文研究

光场相机目前已广泛应用于消费领域和工业应用领域，利用光场相机对目标物进行深度重建成为了一项重要的研究课题。在实际研究过程中，Lytro相机空间信息与角度信息复用于同一传感器，导致图像分辨率较低，从而使得重建效果不甚理想。为解决这一问题，提出了一种亚像素精度的光场图像深度估计方法，在频率域对子孔径图像进行多标签下的亚像素偏移，以中心视角图像为参照，建立像素匹配代价行为；使用引导滤波抑制噪声的同时保持了图像边缘；对多标签下的匹配代价行为进行优化，得到精确的深度估计结果。对目标深度图进行表面渲染、纹理映射等重建处理，得到较为精细的重建结果。实验结果表明，该算法在对复杂度较高的物体进行重建时，解决了重建模糊等问题，有较好的表现。

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