場景深度數(shù)據(jù)的獲取是計算機視覺領域的經(jīng)典問題,數(shù)字投影條紋測量技術由于其非接觸、高精度、計算快速等顯著優(yōu)點,成為深度估計領域持續(xù)的研究和應用熱點。傳統(tǒng)的數(shù)字投影條紋深度獲取系統(tǒng)常使用CCD/CMOS相機作為采集設備,但在高動態(tài)表面物體、大景深物體的深度數(shù)據(jù)獲取和空間分辨率提升等方面存在局限性。隨著光場成像技術的發(fā)展,結合光場相機和數(shù)字投影條紋成為一種新的深度估計方案,有可能有效解決以上問題。但以光場相機作為數(shù)字投影條紋的采集設備也帶來新的挑戰(zhàn),本文對以下兩個挑戰(zhàn)進行了初步探索,首先,由于光場傳感器同時記錄光線的強度和角度信息,從光場數(shù)據(jù)中提取得到的子孔徑圖像空間分辨率較低,需要提升通過子孔徑條紋圖像計算得到的深度數(shù)據(jù)空間分辨率;其次,子孔徑圖像的拍攝視角之間存在亞像素級別的偏移,現(xiàn)有基于匹配的偏移估計方法準確度不高,不準確的偏移數(shù)據(jù)將會對多子孔徑深度數(shù)據(jù)的融合造成較大影響。本文針對上述問題提出了一種基于投影條紋絕對相位的子孔徑圖亞像素偏移計算方法,然后利用凸集投影算法對多張子孔徑深度圖進行了融合,得到了高于子孔徑圖像空間分辨率的深度估計結果。為了驗證本文方法的有效性,選取了不同的被測物... 

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容
    1.4 后續(xù)章節(jié)組織安排
2 相關技術概述
    2.1 光場成像原理
    2.2 數(shù)字條紋投影測量技術
    2.3 圖像超分辨率技術
    2.4 本章小結
3 單一子孔徑視角下的深度估計
    3.1 四維光場的獲取
    3.2 子孔徑圖的提取
    3.3 光場子孔徑深度估計
    3.4 算法實現(xiàn)與驗證
    3.5 本章小結
4 子孔徑圖像亞像素偏移計算
    4.1 子孔徑圖偏移現(xiàn)象
    4.2 子孔徑圖偏移計算
    4.3 算法實現(xiàn)與驗證
    4.4 本章小結
5 子孔徑圖像超分辨率重建
    5.1 超分辨率原理
    5.2 超分辨率實現(xiàn)
    5.3 算法實現(xiàn)與驗證
    5.4 本章小結
6 實驗結果與分析
    6.1 人像面部深度估計實驗
    6.2 人像頭發(fā)深度估計實驗
    6.3 本章小結
7 總結與展望
    7.1 本文工作總結
    7.2 未來工作展望
致謝
參考文獻
附錄1 攻讀學位期間發(fā)表(投稿)的學術論文


【參考文獻】：
期刊論文
[1]LYTRO相機光場圖像深度估計算法及重建的研究[J]. 孫福盛,韓燮,丁江華,劉濤.  計算機工程與應用. 2018(13)
[2]Harris-SIFT算法及其在雙目立體視覺中的應用[J]. 趙欽君,趙東標,韋虎.  電子科技大學學報. 2010(04)
[3]一種基于特征編組的直線立體匹配全局算法[J]. 文貢堅.  軟件學報. 2006(12)



本文編號：3707827