壓縮感知光場重建及深度估計的研究.pdf

1、光場圖像包含豐富的空間3D信息，因此光場圖像可以用于重聚焦、深度估計以及三維顯示，其中精確的深度信息對顯著性檢測、超分辨重建、目標識別及3D表面重建等技術的發(fā)展具有重要的作用。雖然相機陣列和微透鏡陣列光場圖像獲取方法能夠有效的記錄光場圖像，但相機陣列方法由于體積大、成本高使應用受到限制;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行高分辨率光場采集與重建，并以重建光場圖像為基礎完成深度估計。本文的主要研究內(nèi)容

2、如下:
　　(1)、研究壓縮感知的基本原理與掩膜光場相機的對應關系，把壓縮感知原理應用到光場重建中。壓縮感知理論中信號的稀疏表示是能夠重建的前提，為此詳細闡述了K-SVD算法原理，用K-SVD算法訓練光場樣本集獲取光場過完備字典，滿足光場圖像的理想稀疏表示，以更好的重建光場圖像。
　　(2)、對隨機測量矩陣優(yōu)化，滿足光場的物理重建需要。對優(yōu)化的隨機測量矩陣進行仿真光場圖像的采集與重建，證明此方法可以重建高空間分辨率和大角度分

3、辨率的光場圖像。在此基礎上搭建基于掩摸的物理光場采集平臺，研究真實采集平臺下物理掩摸-投影矩陣-測量矩陣的轉(zhuǎn)換關系，完成掩摸到測量矩陣變換。最后通過光場過完備字典、掩膜轉(zhuǎn)換得到的測量矩陣、CCD編碼采樣圖結合壓縮感知重建算法，實現(xiàn)真實光場的物理采集和重建。為真實光場圖像的獲取提供一種簡單、有效的方法。
　　(3)、分析光場圖像重聚焦原理，用光場角度像素塊移動求和替代復雜積分實現(xiàn)光場圖像重聚焦。為更好的估計遮擋邊緣的深度信息，本文先