LYTRO相机光场图像深度估计算法及重建的研究

来源：计算机工程与应用杂志2018年第13期北京时间：

作者：孙福盛，韩 燮，丁江华，刘 涛

单位：中北大学 计算机与控制工程学院，太原 030051

摘要：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。

关键词：亚像素精度,多标签,图像匹配,图像分割,深度估计,三维重建