Lytro光场相机的原理,科普,简单地进行了解

近期看大家都在利用光场相机来得到图像的深度,进而对图像进行恢复,以及前景背景的分离。

之前自己的手机也有一个功能,就是先拍照,后对焦。说白了其实就是拍很多张不同焦距照片,然后算法合成,贴一个帖子,想深入学习的可以看一下。http://blog.sina.com.cn/s/blog_628720210102who8.html

想必,大家在找到我文章之前也看了好多了,会有很多模糊的概念

1.主镜头和感光元件之间有一个微镜头阵列,啥?啥是微镜头(很小的镜头,就是和芯片一个道理,把它们集中在很小的一片上)在中间加东西岂不是要把镜头堵上了?那后面的感光元件岂不是被微镜头挡上了?(这里没有说明白,其实微镜头之后的感光元件其实就是和微镜头匹配的cmos感应器,说白了就是把主镜头进来的像又通过了一个镜头,然后到了感光元件。下面贴一张图)

主镜头感应器之间,有一个3280*3280排列的微型镜头阵列主镜头和感应器之间

Lytro光场相机的原理,科普,简单地进行了解_第1张图片个看


收集到图像信息之后有两种算法:1.N个小图像适当平行移动,叠加求解,其中涉及到了移动,相加和平均。个人理解为每个微镜头过来其实否是一个完整的像,只是角度不同而已,把像进行叠加运算,就可以制造出不同的景深了,当然其中应该涉及到了加权等问题。2.光线束投影法,每个微镜头透过来的像的一部分作为延伸,也就是上面图画的,经过了cmos后有了焦点,其实那是假设的,算法进行实现的。

看明白了么?其实就是把一个相机分解成了很多小相机,一大堆紧密放在一起的小相机,这样当然出来的像是有偏差的,通过偏差就可以算出前景,背景,以及景深了。

到这里想要初步了解的其实也就懂了,想进一步了解的可以移步取其他博客,这里只是希望通过本人的理解,让大家更快地了解光场相机的本质原理。


下面添加一点,光场相机的五维空间(x,y,z,θ,ψ)

其中θ代表光线仰角,ψ代表方位角。

Lytro光场相机的原理,科普,简单地进行了解_第2张图片

在成像时需要记录光场的四维信息。(x,y,u,v)

Lytro光场相机的原理,科普,简单地进行了解_第3张图片

其中x,y代表光线成像位置,u,v则可以通过夹角关系,定义光线的传播方向。



本人的拙见,有些地方不够严谨,希望读者见谅。

对于实质性的问题和错误,恳请批评指正,谢谢。

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