Alla beräkningsfotografiska applikationer kräver uppsättningar av bilder som fångas samtidigt från samma synvinkel men har olika bildsensorer och bildparametrar. I den här artikeln tar vi upp problemet med att designa effektiva multisensorkameror som kan fånga sådana bilder. Även om ad hoc-design ofta är effektiv för två- och tresensorkameror blir designproblemet utmanande när antalet sensorer ökar. Vi visar resultat på kameror skapade med vårt nya designparadigm som innehåller så många som åtta sensorer. (För att få en bättre känsla av de frågor vi tar itu med i denna artikel, läs "Grundläggande bakgrund och överväganden" sidebar.) I den här artikeln, vi anser utformningen av monokulära multiview optiska system som bildar optiska klyvning träd, där den optiska väg topologin tar formen av ett träd på grund av rekursiv stråldelning. Att konstruera optiska klyvning träd är utmanande när det kräver många vyer med specifika spektral egenskaper. Vi introducerar ett manuellt designparadigm för optiska splitterträd och ett datorstödd designverktyg för att skapa effektiva split-tree-kameror. Verktyget accepterar som indata en specifikation för varje vy och en uppsättning vikter som beskriver användarens relativa affinitet för effektivitet, mätnoggrannhet och ekonomi. En optimizer söker sedan efter en design som maximerar dessa viktade prioriteringar. Vårt verktygs output är en split-tree design som implementerar indata specifikationen och en analys av effektiviteten i varje rot-till-blad väg. Automatiskt utformade träd verkar jämförbara med dem som utformats för hand; vi visar även några fall där de är överlägsna. Vi har tidigare granskat och demonstrerat fånga flera monokulära vyer i olika sammanhang, men sällan har mer än tre samtidiga vyer fångats. (För att se andras sätt att närma sig detta och liknande problem, se sidofältet "Relaterat arbete" på sidan 40.) Vårt arbetssätt gör design, implementation och kalibrering praktiskt för många fler sensorer. För att demonstrera den praktiska tillämpningen av vårt splitting träd paradigm och optimizer, byggde vi det konfigurerbara optiska delning trädsystem som visas i Figur 1 (på sidan 34) som fångar upp till åtta vyer. Med hjälp av vårt designverktyg kunde vi använda denna enda enhet för att implementera flera olika populära beräkningsvideoapplikationer: high-dynamic range (HDR), multifokus, hög hastighet och hybrid-high-speed multispektral video. I den här artikeln visar vi resultat för var och en av dessa. Optiska delning träd är schematiska representationer av träd-topologi filtersystem. Kanterna är ljusvägar och noderna är optiska element. Noder med ett enda barn representerar filter och linser. Noder med flera barn är stråldelare. Bladknutor är sensorer. Det plenoptiska fältet går in i systemet vid roten. Den fysiska väglängden till varje sensors optiska centrum är identisk. En sensors träddjup (antalet inre noder mellan den och roten) kan dock skilja sig åt. Figur 2 visar ett schema över ett helt binärt delningsträd, sett ovanifrån, där ljuset kommer in på övre högra sidan. Den här layouten innehåller komponenter i en liten formfaktor utan någon optisk väg. De tjocka svarta linjerna är ljus bafflar hindrar reflekterande barn av varje splitter från att avbilda herrelös ljus. Ytterligare abstraktion strukturen och med hjälp av symbolerna i Figur 3, Vi kan betona de viktigaste elementen. I varje fall i figur 3, ljus går in i toppen och framträder i botten. Spektralfilter är smala bandpassfilter centrerade till angivet värde. "Sensor + linser" uppsättningar ange bildegenskaper. Det neutrala densitetsfiltret (ND) minskar mängden överfört ljus, jämnt över alla våglängder. Skyltspegeln delar upp inkommande ljus i två riktningar. Om inte specificerat, reflekterar det 50 procent och överför 50 procent av författarna presenterar en designram och optimizer för beräkningssystem som innehåller många sensorer på en gemensam optisk axel.
En hårdvaruparallelllösning är att använda optiska splitterträd REF.
Optical Splitting Trees for High-Precision Monocular Imaging
{'venue': 'IEEE Computer Graphics and Applications', 'journal': 'IEEE Computer Graphics and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}