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基于物联网大数据的相机阵列光场成像深度估计方法研究

DOI：10.1109/ACCESS.2018.2870394 期刊：IEEE Access 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 近年来，光场成像技术因其"先拍摄后聚焦"、可变景深、可变视角等新颖成像特性，在学术界受到广泛关注。然而现有光场采集设备只能获取有限数量的离散角度信号，光场角度信号的欠采样导致的图像混叠问题降低了光场图像质量。本文以相机阵列系统为平台，基于物联网获得的相机阵列光场数据集角度采样特性大数据，研究了光场成像与深度估计方法，在以下方面取得了创新性研究成果：通过分析光场数据集中不同深度线索的特性，提出结合视差法与聚焦法的深度估计方法。首先分别解析相机阵列多视图数据集与光场重聚焦图像集包含的视差线索与聚焦线索，指出两种深度线索提取方法在光场采样频率域空间的差异与关联——视差法侧重频域空间角轴附近的能量聚集特征，聚焦法则关注角轴上高频能量分布比例；进而采用基于图像梯度的加权线性融合方法整合两种计算结果，提升了深度估计的精度与鲁棒性。最终在不同场景集的深度估计实验结果表明，相比单一深度线索方法，本文方法在场景深度不连续区域及纹理相似区域的深度计算具有更高准确性。
作者： YUE WU
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究基于物联网中相机阵列获取的光场数据集角度采样特性的光场成像与深度估计方法，并提出一种结合视差法与聚焦法的深度估计方法以提高深度估计的精度和鲁棒性。

研究成果

所提出的结合视差线索与聚焦线索的深度估计方法（DEPFM）具有较高的计算精度，且被证明优于其他方法。该方法提升了场景深度不连续区域及纹理相似区域的深度估计准确性与鲁棒性。

研究不足

现有的光场采集设备只能获取有限数量的离散角度信号，导致光场角度信号欠采样引发的图像混叠，从而降低光场图像质量。此外，自然场景中存在遮挡和光照差异，以及传感器信号采集过程中的噪声，使得基于光场数据的场景深度估计存在重建精度低、匹配算法鲁棒性差等问题。

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