【摘要】：隨著計算機圖形學和計算機視覺技術的發(fā)展,光場開始進入人們的視線并被迅速應用于各個領域.然而光場的獲取需要大量的圖像,具有數據量大,獲取成本高等特點,因此學者們越來越關注如何利用少量的光場數據獲取整個光場這一問題,并且做出了大量的工作.針對上述問題,本文將小波變換與稀疏傅里葉變換相結合,利用光場在角度域的稀疏性提出一種新的光場重構方法.首先,利用小波變換多分辨率分析的特點,通過小波變換將原始圖像分解為多個不同頻率的子圖像;然后分別對每個子圖像通過傅里葉切片定理恢復其頻率位置,從而可以分別得到它們的二維角度譜;最后將每個子圖像的二維角度譜合并,進行小波逆變換獲得整個光場.本文方法利用小波變換將原圖像分解為多個不同頻率的子圖像分別同時處理,不僅降低了算法的復雜度,大大減少了算法的運行時間,為光場的廣泛應用提供了條件,而且相比于單獨運用稀疏傅里葉算法重構,本方法有效地抑制了窗口效應,使重構結果更加準確.此外,本文方法將高頻信息和低頻信息分開重構,可以有效地改善并網恢復中小頻率丟失的問題,進一步改進重構結果.最后通過仿真驗證了算法的有效性.
[Abstract]:With the development of computer graphics and computer vision technology, light field has been applied to many fields. However, the acquisition of light field requires a large number of images, which has the characteristics of large amount of data and high cost. Therefore, scholars pay more and more attention to the problem of how to obtain the whole light field using a small amount of light field data, and have done a lot of work. Aiming at the above problems, a new method of light field reconstruction is proposed by combining wavelet transform with sparse Fourier transform and utilizing the sparsity of light field in angle domain. Firstly, the original image is decomposed into several sub-images with different frequencies by wavelet transform, and then the frequency position of each sub-image is restored by Fourier slicing theorem. Finally, the two-dimensional angle spectrum of each sub-image is combined and the whole light field is obtained by inverse wavelet transform. In this paper, wavelet transform is used to decompose the original image into several sub-images with different frequencies, which not only reduces the complexity of the algorithm, but also greatly reduces the running time of the algorithm, which provides the conditions for the wide application of the light field. Compared with the sparse Fourier algorithm alone, this method can effectively suppress the window effect and make the reconstruction results more accurate. In addition, the reconstruction of high frequency information and low frequency information by this method can effectively improve the problem of recovering small and medium frequency loss in grid-connected restoration, and further improve the reconstruction results. Finally, the effectiveness of the algorithm is verified by simulation.
【作者單位】： 杭州電子科技大學自動化學院;浙江大學電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(No.61333011);國家自然科學基金(No.61371064,No.61273075,No.61503206)
【分類號】：TP391.41

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