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计算摄像学及应用

计算摄像融合光学、量子科学、信息科学,旨在综合计算传感、计算光路、智能光照等技术,从图像和视频获取的机理上来改进传统相机,并将硬件设计与软件计算能力有机结合,突破经典摄像模型和数字相机的局限性,包括突破传统光学成像视场与分辨率的矛盾,打破微观与宏观成像的壁垒;突破传统视觉研究的光速无限假设,使人类得以观察光线在场景中的传播过程;计算摄像领域是一个很宽广的研究领域,而且还在不停地扩展和延伸。计算摄像领域也是一个典型的交叉学科领域,将计算摄像学的研究思路与方法同其他领域的研究相结合,未来将实现拐角三维成像、无镜头成像、内窥镜拐角成像、超光谱视频成像、飞秒成像、百亿像素视频成像、穿透成像、脑视频成像等,并推动视觉信息的显示及理解,是未来一个具有广阔研究空间的前沿发展方向。

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基于摄像机阵列多深度线索的场景深度估计及优化方法 [已完成]

主持人: 王庆 | 项目批准号: 61272287 | 资助部门: 国家自然科学基金委 | 起止时间: 2013-01-01/2016-12-31 | 项目类型:面上项目

三维场景深度获取一直是计算机视觉领域关注的重点之一,也是该领域众多其他问题,如三维重建、场景分割、视觉导航等相关研究的关键步骤。针对现有单一深度线索进行场景深度估计存在较大误差这一问题,本项目研究利用摄像机阵列多视点采样中所蕴含的多种深度线索来进行深度估计的方法,着重从三个方面探索多深度线索融合下的深度估计与优化方法,包括多深度线索获取、多线索融合的深度估计方法、多线索相互约束的深度估计优化方法。在多深度线索获取方面,项目组首先搭建了摄像机阵列系统的软硬件平台,并对其进行精确标定。本项目分别从对极面图、不同深度的重聚焦图像、共聚焦图像等数据源中提取结构线索、不同深度视差线索以及模糊线索等深度线索。进而,通过对其特性分析可以发现视差线索与模糊线索之间存在互补性。在多深度线索融合的深度估计方法方面,项目组首先研究了光场结构线索,提出了基于全局可控点的结构张量视差估计法。进而,研究组利用模糊线索并引入一种基于分割树的代价聚合算法对深度进行估计。对于自然场景中普遍存在的遮挡问题,研究组提出了光场下场景深度估计的多遮挡模型。最终,研究组在光场理论分析的基础上,提出了将视差线索与聚焦线索相融合的场景深度估计思路,进而提出了基于马尔科夫随机场理论融合视差法与变焦法优势的场景深度计算方法,与基于单一深度线索的场景几何结构恢复方法相比,该类方法具有更优的精度和鲁棒性。在深度估计优化方法方面,研究组给出了多视点图像匹配中的外点去除算法,在凸优化理论基础上,提出了一种基于惩罚线性回归的外点去除算法,有效去除了外点干扰;此外,研究组就遮挡区域深度特性进行研究,并提出一种基于表面相机的立体匹配抗遮挡全局优化方法,能有效处理遮挡部分;针对光场图像的混叠问题,研究组提出了一种基于随机遮挡孔径的角度域图像混叠检测方法,进而提出了基于混叠检测的共聚焦图像抗混叠处理方法,提高了共聚焦图像的生成质量。此外,研究组还开展了多个扩展技术与应用的研究,如多视点视频同步、光场超像素分割、光场局部特征子及其在活体人脸检测的应用等。

在本项目资助下,研究组申请发明专利4项,发表学术论文20篇,其中SCI二区期刊论文2篇,CCF认定的A类会议2篇。培养了青年教师2名并且均获得了自然科学基金青年基金资助,培养了5名博士研究生和10名硕士研究生。

 

关键词:深度估计;摄像机阵列;多深度线索;全局优化;深度评价模型


针对光场图像的多尺度抗混叠绘制方法
肖照林,王庆,周果清,杨恒
计算机辅助设计与图形学学报 (Journal of CAD and CG), 26(7):1126-1134
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一个人可以被毁灭但永远不能被击倒 ----海明威