摘要：针对现有光场图像存在混叠的问题,提出一种多尺度抗混叠绘制光场图像的方法.首先分析了光场角度降采样引起图像混叠的原因,然后给出角度采样率与图像混叠关系的数学描述,并且指出了影响图像混叠的相关因素.在此基础上,提出采用多尺度光场图像梯度融合的方法降低图像混叠,其优点在于无需场景深度先验信息.分别在虚拟光场数据和真实光场数据集上进行了抗混叠绘制实验,结果表明该方法优于经典光场绘制方法,能够得到与已知深度绘制方法相近的结果.

摘要：受人类视觉深度感知机理的启发,结合最近光场分析理论的进展,文中提出了一种融合多种深度线索的全局一致深度估计方法.该方法首先利用摄像机阵列获取光场数据,然后通过合成孔径成像方法获得指定深度的重投影光场,并从中提取表征深度变化不同维度的模糊与视差线索.接着文中采用光场分析方法对比了模糊与视差线索的适用情况,设计了多深度线索的融合算法,以实现不同深度线索的优势互补.进而为了获得精确一致的深度结果,文中在马尔可夫随机场模型的基础上,提出了一种自适应平滑约束的全局能量函数.最终,文中利用图割算法最小化全局能量函数,获得了平滑的高精度深度估计结果.文中分别在虚拟数据和真实数据上测试了所提出的方法,与单一深度线索和局部深度估计方法相比,文中方法能结合不同深度线索的优势并获得更加鲁棒的深度结果.