CN105374044A - 一种光场相机的自动标定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光场相机的自动标定方法,该方法首先使用光场相机对漫反射白光光源成像,生成用于标定的白图像,然后利用数码形态学中搜索和定位连通区域的相关算法,自动定位白图像中所有微透镜的子图像,最后计算搜索到的微透镜子图像的质心位置,从而实现光场相机的标定。本发明利用数码形态学,在保证标定精度的前提条件下,提高标定方法的鲁棒性和自动化程度。
Description
技术领域
本发明涉及光场相机的标定,尤其涉及一种利用数码形态学相关算法来实现光场相机自动标定的方法。
背景技术
近些年,光场相机以其独特的光场采集方式和惊艳的应用效果而备受科研工作者和消费市场的关注。光场相机主要包括三个部分:主镜、微透镜阵列和感光芯片。相比传统相机,光场相机在其感光芯片前放置了微透镜阵列,从而可以实现在记录光线强度信息的同时记录光线的方向信息,从成像的角度来说也就是记录整了个光场,因而得名光场相机。
微透镜阵列是光场相机的核心部件,一般情况下,微透镜阵列上排布着上万个或者更多微透镜,微透镜的尺寸一般情况下为几十微米。在微透镜阵列的制作过程中,现有的工艺水平难以保证所有微透镜的光轴保持完全平行,同时微透镜与微透镜之间的间距也很难保证完全相等,所以微透镜阵列上的微透镜是存在不一致性的。另外,在光场相机的安装过程中,微透镜阵列与感光芯片之间也不可避免的存在匹配问题,即存在倾斜误差和旋转误差。在光场相机的使用过程中,微透镜的制作误差以及微透镜阵列与感光芯片的匹配误差会严重影响到光场相机各种应用的效果,幸运的是在使用光场相机前,可以相机进行标定,从而在一定程度上降低各种误差带来的影响。
为解决光场相机的标定问题,很多研究者都做了相关研究,大致是从两个角度来实现光场相机的标定。第一,使用可调节机械件连接感光芯片和微透镜阵列,相机对漫反射白光成像同时,以输出白图像为参考不断调整机械件直到实现微透镜阵列与感光芯片的匹配。第二,在保证机械连接满足一定精度的条件下,使用图像处理的方式数字校正误差。但是现有的标定方法中,一般都将微透镜阵列看做理想微透镜阵列,并不考虑微透镜阵列中微透镜的不一致性。另外,现有的标定方式,一般要根据微透镜阵列和感光芯片的参数人工的实现标定,其智能化水平很低,并且特定的标定算法只适合于个例的相机,其鲁棒性较差。
为提高标定算法的鲁棒性和智能化水平,同时在一定程度上提高标定算法的准确度,可以利用数码形态学的中连通区域的搜索和定位方法,将微透镜的子图像视为相互独立的连通区域,通过搜索连通区域来定位微透镜的子图像,然后计算其质心,从而实现光场相机的自动标定。
本发明涉及的方法将光场相机的图像阵列视为由一个个单独的微透镜子图像组成,在搜索和定位微透镜子图的同时计算其质心,在提高标定算法精度的基础上,提高了标定算法的鲁棒性和智能化水平。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:目前,解决光场相机的标定问题大致可以从两个角度来实现。第一,使用可调节机械件连接感光芯片和微透镜阵列,相机对漫反射白光成像,以输出图像为参考不断调整机械件直到实现微透镜阵列与感光芯片的匹配。该方法可操作性较差,标定过程过于复杂。第二是在保证机械连接满足一定精度的条件下,使用图像处理的方式数字校正误差。但是现有的标定方法中,一般都将微透镜阵列看做理想微透镜阵列,并不考虑微透镜阵列中微透镜的不一致性。另外,现有的标定方式,一般要根据微透镜阵列和感光芯片的参数人工的实现标定,并且特定的标定算法只适合于个例的相机,其鲁棒性较差。所以需要一种光场相机的自动标定方法,来提高光场相机的智能程度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种光场相机的自动标定方法,包括以下步骤:
(1)使用光场相机对漫反射白光光源成像,生成用于标定的白图像;
(2)利用数码形态学中搜索和定位连通区域的相关算法,自动定位白图像中所有微透镜的子图像;
(3)利用相关质心算法计算搜索到的微透镜子图像的质心位置。
其中,所述步骤(1)中所述光场相机包括复合单焦距微透镜阵列的光场相机和复合多焦距微透镜阵列的光场相机。
其中,所述步骤(1)中所述漫反射白光光源可以是主动发光的白光光源,如积分球等;也可以是使用相关光学元件调制成漫反射白光光源的自然光。
其中,所述步骤(1)中所述光场相机中微透镜阵列上的微透镜排布方式可以是四边形排布、六边形排布、或者是任意排布。
其中,所述步骤(2)中利用数码形态学中搜索和定位连通区域的相关算法可以是任意一种根据像素与邻域像素连通特性进行连通区域搜索和定位的算法。
其中,所述步骤(3)中计算微透镜子图像质心位置的方法包括灰度阈值质心法、平方加权质心法、高斯曲面拟合质心法或高斯加权阈值质心法,或者包括其他质心计算方法或者其他经改造的质心计算方法。
本发明的原理是:一种光场相机的自动标定方法,将光场相机的图像阵列视为一个个单独的微透镜子图像,利用数码形态学的相关算法,自动搜素和定位微透镜的子图像,然后计算其质心,从而实现光场相机的自动标定。
本发明有如下优点:利用数码形态学的相关算法,自动搜素和定位微透镜的子图像,然后计算其质心,从而实现光场相机的自动标定,在一定程度上提高标定算法准确度的同时,提高标定算法的鲁棒性和智能化水平。
附图说明
图1为本发明的基本流程图。
图2为微透镜图像简化示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,结合本发明中涉及的方法,采用简化模型,对基于数码形态学的光场相机自动标定方法的原理进行介绍,以此对本发明进一步详细说明。
本发明一种光场相机的自动标定方法,将微透镜的子图像视为相互独立的连通区域,利用数码形态学的相关算法,通过搜索连通区域来定位微透镜的子图像,然后计算其质心,从而实现光场相机的自动标定。在一定程度上提高标定算法准确度的同时,提高标定算法的鲁棒性和智能化水平。
下面是采用一幅简化的微透镜图像示意图模拟微透镜子图像的搜索、定位以及其质心的计算过程。
如图1所示,一种光场相机的自动标定方法的具体实施方法如下:
(1)使用光场相机对漫反射白光光源成像,得到原始白图像。在此,用图2中简化的微透图像来代替原始的光场相机白图像来说明基本原理。
(2)将微透镜子图像视为一个个单独的连通区域,利用数码形态学中像素与领域像素之间的连通性来搜索和定位图2中连通区域。
此处使用种子填充法来实现搜索和定位功能,其具体步骤为:
①从左至右,从上至下遍历图像的像素,如果位于(x,y)像素灰度值为1,则对其邻域的八个像素(x+1,y),(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x,y+1),(x,y-1),(x-1,y),(x-1,y+1),(x-1,y-1)进行搜索,如果存在任何一个灰度值为1的邻域像素,则再以该像素基准,搜索器邻域像素是否存在其他灰度值为1像素,直到完成所有连通像素的搜索,并将该连通区域的所有像素的灰度值标记为2。
②当完成一个连通区域的搜索后,按照遍历图像像素的次序寻找下一个灰度值为1的像素,并按步骤①的方法完成整个连通区域的搜索,将该区域的所有像素的灰度值标记为3。
③依照步骤①和②中类似的方法,搜索、定位和标记整个白图像中所有连通区域。
(3)在完成所有微透镜子图像的搜说和定位后,采用灰度阈值质心法在原始的白图像中计算每个连通区域的质心,从而完成光场相机的自动标定。
模拟实验表明,在图2中简化的微透镜图像中可以搜寻到4个微透镜图像,并可以分别计算得到质心位置。该实验表明,光场相机的自动标定方法可以在满足标定算法精度的基础上,提高标定算法的鲁棒性和智能化水平。
以上所述,仅为本发明中的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内,可理解想到的变换或替换,都应涵盖在本发明的权利要求书的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种光场相机的自动标定方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤(1)、使用光场相机对漫反射白光光源成像,生成用于标定的白图像;
步骤(2)、利用数码形态学中搜索和定位连通区域的相关算法,自动定位白图像中所有微透镜的子图像;
步骤(3)、利用相关质心算法计算搜索到的微透镜子图像的质心位置。
2.根据权利要求1所述的一种光场相机的自动标定方法,其特征在于:步骤(1)中所述光场相机包括复合单焦距微透镜阵列的光场相机和复合多焦距微透镜阵列的光场相机。
3.根据权利要求1所述的一种光场相机的自动标定方法,其特征在于:步骤(1)中所述漫反射白光光源可以是主动发光的白光光源;也可以是使用相关光学元件调制成漫反射白光光源的自然光。
4.根据权利要求1所述的一种光场相机的自动标定方法,其特征在于:步骤(1)中所述光场相机中微透镜阵列上的微透镜排布方式可以是四边形排布、六边形排布、或者是任意排布。
5.根据权利要求1所述的一种光场相机的自动标定方法,其特征在于:步骤(2)中利用数码形态学中搜索和定位连通区域的相关算法可以是任意一种根据像素与邻域像素连通特性进行连通区域搜索和定位的算法。
6.根据权利要求1所述的一种光场相机的自动标定方法,其特征在于:步骤(3)中计算微透镜子图像质心位置的方法包括灰度阈值质心法、平方加权质心法、高斯曲面拟合质心法或高斯加权阈值质心法,或者包括其他质心计算方法或者其他经改造的质心计算方法。
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106296661A (zh) * | 2016-07-29 | 2017-01-04 | 深圳市未来媒体技术研究院 | 一种适用于光场相机的标定预处理方法 |
CN106651959A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-05-10 | 东南大学 | 一种光场相机微透镜阵列几何参数的标定方法 |
CN107610182A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-01-19 | 哈尔滨工业大学 | 一种光场相机微透镜阵列中心的标定方法 |
CN107644442A (zh) * | 2016-07-21 | 2018-01-30 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 双摄模组的空间位置标定方法 |
CN108051183A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-05-18 | 上海理工大学 | 基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法 |
CN108305233A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-07-20 | 哈尔滨工业大学 | 一种针对微透镜阵列误差的光场图像校正方法 |
CN108426585A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-08-21 | 哈尔滨工业大学 | 一种光场相机的几何标定方法 |
CN110473261A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-11-19 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种鲁棒的光场相机标定方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101308012A (zh) * | 2008-05-29 | 2008-11-19 | 上海交通大学 | 双单目白光三维测量系统标定方法 |
CN103198524A (zh) * | 2013-04-27 | 2013-07-10 | 清华大学 | 一种大规模室外场景三维重建方法 |
US8831377B2 (en) * | 2012-02-28 | 2014-09-09 | Lytro, Inc. | Compensating for variation in microlens position during light-field image processing |
CN104613871A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-13 | 北京航空航天大学 | 一种微透镜阵列和探测器耦合位置关系的标定方法 |
-
2015
- 2015-12-04 CN CN201510884530.1A patent/CN105374044B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101308012A (zh) * | 2008-05-29 | 2008-11-19 | 上海交通大学 | 双单目白光三维测量系统标定方法 |
US8831377B2 (en) * | 2012-02-28 | 2014-09-09 | Lytro, Inc. | Compensating for variation in microlens position during light-field image processing |
CN103198524A (zh) * | 2013-04-27 | 2013-07-10 | 清华大学 | 一种大规模室外场景三维重建方法 |
CN104613871A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-13 | 北京航空航天大学 | 一种微透镜阵列和探测器耦合位置关系的标定方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
DONGHYEON CHO, MINHAENG LEE, SUNYEONG KIM, YU-WING TAI: "Modeling the calibration pipeline of the Lytro camera for high quality light-field image reconstruction", 《2013 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION》 * |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107644442A (zh) * | 2016-07-21 | 2018-01-30 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 双摄模组的空间位置标定方法 |
WO2018018987A1 (zh) * | 2016-07-29 | 2018-02-01 | 深圳市未来媒体技术研究院 | 一种适用于光场相机的标定预处理方法 |
CN106296661B (zh) * | 2016-07-29 | 2019-06-28 | 深圳市未来媒体技术研究院 | 一种适用于光场相机的标定预处理方法 |
CN106296661A (zh) * | 2016-07-29 | 2017-01-04 | 深圳市未来媒体技术研究院 | 一种适用于光场相机的标定预处理方法 |
CN106651959B (zh) * | 2016-11-15 | 2019-05-31 | 东南大学 | 一种光场相机微透镜阵列几何参数的标定方法 |
CN106651959A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-05-10 | 东南大学 | 一种光场相机微透镜阵列几何参数的标定方法 |
CN107610182B (zh) * | 2017-09-22 | 2018-09-11 | 哈尔滨工业大学 | 一种光场相机微透镜阵列中心的标定方法 |
CN107610182A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-01-19 | 哈尔滨工业大学 | 一种光场相机微透镜阵列中心的标定方法 |
CN108051183A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-05-18 | 上海理工大学 | 基于高斯光学的聚焦型光场相机参数标定方法 |
CN108305233A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-07-20 | 哈尔滨工业大学 | 一种针对微透镜阵列误差的光场图像校正方法 |
CN108426585A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-08-21 | 哈尔滨工业大学 | 一种光场相机的几何标定方法 |
CN108426585B (zh) * | 2018-03-12 | 2019-09-13 | 哈尔滨工业大学 | 一种光场相机的几何标定方法 |
CN110473261A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-11-19 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种鲁棒的光场相机标定方法 |
CN110473261B (zh) * | 2019-08-15 | 2022-04-19 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种鲁棒的光场相机标定方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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