深度成像理论与实现

刘子伟; 许廷发; 王洪庆; 申子宜; 饶志涛

doi:10.3788/IRLA201645.0726001

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深度成像理论与实现

刘子伟, 许廷发, 王洪庆, 申子宜, 饶志涛

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刘子伟, 许廷发, 王洪庆, 申子宜, 饶志涛. 深度成像理论与实现[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(7): 726001-0726001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0726001

引用本文:

刘子伟, 许廷发, 王洪庆, 申子宜, 饶志涛. 深度成像理论与实现[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(7): 726001-0726001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0726001

Liu Ziwei, Xu Tingfa, Wang Hongqing, Shen Ziyi, Rao Zhitao. Theory and implementation of depth photography[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(7): 726001-0726001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0726001

Citation:

Liu Ziwei, Xu Tingfa, Wang Hongqing, Shen Ziyi, Rao Zhitao. Theory and implementation of depth photography[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(7): 726001-0726001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0726001

深度成像理论与实现

doi: 10.3788/IRLA201645.0726001

1.
北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京 100081

基金项目:

国家自然科学基金（61172178，61371132，61471043）;高等学校博士学科点专项科研基金（20121101110022）;国际科技项目（2014DFR10960）

详细信息

作者简介:
刘子伟(1987-),男,博士,主要研究方向为三维成像、计算成像。Email:lzwjmo@163.com

通讯作者: 许廷发(1968-),男,教授,博士,主要研究方向为三维成像、计算成像以及光电成像探测与识别。Email:xutingfa@163.com

中图分类号: TP391

Theory and implementation of depth photography

1.
Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System,Ministry of Education of China,School of Optoelectronics,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China

摘要: 传统成像获取信息不足，成像质量有一定局限性。为此，提出了一种深度成像模型。模型包含深度矩阵、分解函数、散焦算子、自适应正则项等部分。深度矩阵的获取有双目立体视觉、结构光或飞行时间法等实现方法；分解函数用于将图像按深度值的不同分割为若干子图像；散焦算子可以通过深度散焦法来计算；自适应正则项的引入能减少图像的阶梯效应，增强图像的光滑性。通过局部标准差和局部平均梯度这两个评价指标检验深度成像模型的效果。实验结果表明，深度成像模型效果显著。
- 深度成像 /
- 计算成像 /
- 深度 /
- 深度散焦法
Abstract: Traditional imaging methods are subject to limitations on information acquisition, which brings about the deficiency of image quality. Therefore, a depth photography model was proposed here. This model contains a depth matrix, a decomposition function, a defocus operator, and an adaptive regularization term. The depth matrix could be estimated using the binocular stereo vision method, the structured light approach, or the time-of-flight algorithm. The decomposition function was used to segment the image into pieces according to the distinct depth values. The defocus operator was calculated through a defocus-from-depth method. The adaptive regularization term reduces the staircase effect and enhances image smoothness. Local standard deviations and local average gradients were used to evaluate the effectiveness of depth photography model. Experimental results demonstrate that the proposed model is effective.
- depth photography /
- computational imaging /
- depth /
- defocus from depth

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深度成像理论与实现

doi: 10.3788/IRLA201645.0726001

1. 北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京 100081

作者简介:
刘子伟(1987-),男,博士,主要研究方向为三维成像、计算成像。Email:lzwjmo@163.com

通讯作者: 许廷发(1968-),男,教授,博士,主要研究方向为三维成像、计算成像以及光电成像探测与识别。Email:xutingfa@163.com

收稿日期: 2015-11-24
修回日期: 2015-12-27
刊出日期: 2016-07-25

基金项目:

国家自然科学基金（61172178，61371132，61471043）;高等学校博士学科点专项科研基金（20121101110022）;国际科技项目（2014DFR10960）

中图分类号: TP391

关键词:

摘要: 传统成像获取信息不足，成像质量有一定局限性。为此，提出了一种深度成像模型。模型包含深度矩阵、分解函数、散焦算子、自适应正则项等部分。深度矩阵的获取有双目立体视觉、结构光或飞行时间法等实现方法；分解函数用于将图像按深度值的不同分割为若干子图像；散焦算子可以通过深度散焦法来计算；自适应正则项的引入能减少图像的阶梯效应，增强图像的光滑性。通过局部标准差和局部平均梯度这两个评价指标检验深度成像模型的效果。实验结果表明，深度成像模型效果显著。