Point Spread Function Estimation of Defocus

要約

この点像分布関数 (PSF) は、フォーカス/デフォーカスからの形状、深度推定、蛍光顕微鏡法など、多くの計算イメージング アプリケーションで重要な役割を果たします。
ただし、デフォーカス プロセスの数学的モデルはまだ不明です。
この作業では、点広がり関数の正確な数学的モデルを推定して焦点ぼけプロセスを説明する代替方法を開発します。
最初に、さまざまな焦点深度のシミュレートされた焦点の合った画像を生成するために使用される PSF の数学的アルゴリズムを導き出します。
次に、シミュレートされたフォーカス画像と実際のフォーカス画像の間の類似性の損失関数を計算します。ここで、フォーカス画像間の違いを評価するために、デフォーカス ヒストグラムに基づいて斬新で効率的なメトリックを設計します。
損失関数の最小値を解いた後は、PSF の最適なパラメーターを見つけることを意味します。
また、フォーカス システムと構造化ライト システムで構成されるハードウェア システムを構築して、全焦点画像、対応するフォーカス深度を含むフォーカス画像、および同じビュー内の深度マップを取得します。
データセットとしての 3 種類の画像を使用して、正確な PSF を取得します。
標準平面と実際のオブジェクトでの実験は、提案されたアルゴリズムが焦点ぼけプロセスを正確に記述できることを示しています。
私たちのアルゴリズムの精度は、実際の焦点の合った画像、私たちのアルゴリズムによって生成された焦点の合った画像、他のアルゴリズムによって生成された焦点の合った画像の間の違いを評価することによってさらに証明されます。
結果は、私たちのアルゴリズムの損失が他のアルゴリズムよりも平均で 40% 少ないことを示しています。

要約(オリジナル)

This Point spread function (PSF) plays a crucial role in many computational imaging applications, such as shape from focus/defocus, depth estimation, and fluorescence microscopy. However, the mathematical model of the defocus process is still unclear. In this work, we develop an alternative method to estimate the precise mathematical model of the point spread function to describe the defocus process. We first derive the mathematical algorithm for the PSF which is used to generate the simulated focused images for different focus depth. Then we compute the loss function of the similarity between the simulated focused images and real focused images where we design a novel and efficient metric based on the defocus histogram to evaluate the difference between the focused images. After we solve the minimum value of the loss function, it means we find the optimal parameters for the PSF. We also construct a hardware system consisting of a focusing system and a structured light system to acquire the all-in-focus image, the focused image with corresponding focus depth, and the depth map in the same view. The three types of images, as a dataset, are used to obtain the precise PSF. Our experiments on standard planes and actual objects show that the proposed algorithm can accurately describe the defocus process. The accuracy of our algorithm is further proved by evaluating the difference among the actual focused images, the focused image generated by our algorithm, the focused image generated by others. The results show that the loss of our algorithm is 40% less than others on average.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google