壓縮感知光場(chǎng)重建及深度估計(jì)的研究.pdf

1、光場(chǎng)圖像包含豐富的空間3D信息，因此光場(chǎng)圖像可以用于重聚焦、深度估計(jì)以及三維顯示，其中精確的深度信息對(duì)顯著性檢測(cè)、超分辨重建、目標(biāo)識(shí)別及3D表面重建等技術(shù)的發(fā)展具有重要的作用。雖然相機(jī)陣列和微透鏡陣列光場(chǎng)圖像獲取方法能夠有效的記錄光場(chǎng)圖像，但相機(jī)陣列方法由于體積大、成本高使應(yīng)用受到限制;微透鏡陣列方法是以犧牲圖像的空間分辨率換取角度分辨率。因此采用掩膜方法進(jìn)行高分辨率光場(chǎng)采集與重建，并以重建光場(chǎng)圖像為基礎(chǔ)完成深度估計(jì)。本文的主要研究?jī)?nèi)容

2、如下:
　　(1)、研究壓縮感知的基本原理與掩膜光場(chǎng)相機(jī)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，把壓縮感知原理應(yīng)用到光場(chǎng)重建中。壓縮感知理論中信號(hào)的稀疏表示是能夠重建的前提，為此詳細(xì)闡述了K-SVD算法原理，用K-SVD算法訓(xùn)練光場(chǎng)樣本集獲取光場(chǎng)過(guò)完備字典，滿(mǎn)足光場(chǎng)圖像的理想稀疏表示，以更好的重建光場(chǎng)圖像。
　　(2)、對(duì)隨機(jī)測(cè)量矩陣優(yōu)化，滿(mǎn)足光場(chǎng)的物理重建需要。對(duì)優(yōu)化的隨機(jī)測(cè)量矩陣進(jìn)行仿真光場(chǎng)圖像的采集與重建，證明此方法可以重建高空間分辨率和大角度分

3、辨率的光場(chǎng)圖像。在此基礎(chǔ)上搭建基于掩摸的物理光場(chǎng)采集平臺(tái)，研究真實(shí)采集平臺(tái)下物理掩摸-投影矩陣-測(cè)量矩陣的轉(zhuǎn)換關(guān)系，完成掩摸到測(cè)量矩陣變換。最后通過(guò)光場(chǎng)過(guò)完備字典、掩膜轉(zhuǎn)換得到的測(cè)量矩陣、CCD編碼采樣圖結(jié)合壓縮感知重建算法，實(shí)現(xiàn)真實(shí)光場(chǎng)的物理采集和重建。為真實(shí)光場(chǎng)圖像的獲取提供一種簡(jiǎn)單、有效的方法。
　　(3)、分析光場(chǎng)圖像重聚焦原理，用光場(chǎng)角度像素塊移動(dòng)求和替代復(fù)雜積分實(shí)現(xiàn)光場(chǎng)圖像重聚焦。為更好的估計(jì)遮擋邊緣的深度信息，本文先