Phase Guided Light Field for Spatial-Depth High Resolution 3D Imaging

要約

3D イメージングでは、ライト フィールド カメラは通常シングル ショットですが、空間解像度と深さの精度が低いという大きな問題があります。
この論文では、光学プロジェクターを使用して単一の高周波位相シフト正弦波パターンのグループを投影することにより、既製のライト フィールド カメラの空間解像度と深さ解像度の両方を大幅に向上させる位相誘導ライト フィールド アルゴリズムを提案します。

まず、ライト フィールド カメラのメイン レンズによって引き起こされる軸上収差を補正するために、構造化ライト フィールド システムを校正するための変形円錐モデルを提案します。
第二に、パターン化された画像から計算されたラップ位相に対して、隣接する 2 つのレンズレットの各ペアの対応関係を確実に取得するために、ステレオ マッチング アルゴリズム、つまり絶対差の位相誘導和を提案します。
最後に、ライトフィールドイメージングの基本的な幾何光学に従って仮想カメラを導入することにより、空間深度の高解像度で 3D 点群を再構成する再構成戦略を提案します。
実験結果は、最先端のアクティブライトフィールド法と比較して、提案された手法は同じ高さを維持しながら、係数が10$\times$増加して1280$\times$720の空間解像度で3D点群を再構成することを示しています。
深度解像度が高く、高周波パターンの単一グループのみが必要です。

要約(オリジナル)

On 3D imaging, light field cameras typically are of single shot, and however, they heavily suffer from low spatial resolution and depth accuracy. In this paper, by employing an optical projector to project a group of single high-frequency phase-shifted sinusoid patterns, we propose a phase guided light field algorithm to significantly improve both the spatial and depth resolutions for off-the-shelf light field cameras. First, for correcting the axial aberrations caused by the main lens of our light field camera, we propose a deformed cone model to calibrate our structured light field system. Second, over wrapped phases computed from patterned images, we propose a stereo matching algorithm, i.e. phase guided sum of absolute difference, to robustly obtain the correspondence for each pair of neighbored two lenslets. Finally, by introducing a virtual camera according to the basic geometrical optics of light field imaging, we propose a reorganization strategy to reconstruct 3D point clouds with spatial-depth high resolution. Experimental results show that, compared with the state-of-the-art active light field methods, the proposed reconstructs 3D point clouds with a spatial resolution of 1280$\times$720 with factors 10$\times$ increased, while maintaining the same high depth resolution and needing merely a single group of high-frequency patterns.

arxiv情報

著者 Geyou Zhang,Ce Zhu,Kai Liu,Yipeng Liu
発行日 2023-11-17 15:08:15+00:00
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