Ljusfältskameror kan fånga både rumslig och vinkelinformation om ljusstrålar, vilket möjliggör 3D-rekonstruktion genom en enda exponering. Geometrin för 3D-rekonstruktion påverkas avsevärt av inneboende parametrar för en ljusfältskamera. I tidningen föreslår vi en multiprojection-center (MPC) modell med 6 inneboende parametrar för att karakterisera ljusfältskameror baserade på traditionell tvåparallell-plan (TPP) representation. MPC-modellen kan generellt parameterisera ljusfält i olika bildformationer, inklusive konventionella och fokuserade ljusfältskameror. Genom begränsningarna i 4D-strålen och 3D-geometrin kan en 3D-projektiv omvandling härledas för att beskriva förhållandet mellan geometrisk struktur och MPC-koordinaterna. Baserat på MPC-modellen och projektiv omvandling föreslår vi en kalibreringsalgoritm för att verifiera vår ljusfältskameramodell. Vår kalibreringsmetod innehåller en närformig lösning och en icke-linjär optimering genom att minimera omprojektionsfel. Experimentella resultat på både simulerade och verkliga scendata har verifierat vår algoritms prestanda.
Zhang et al REF föreslog en multi-projection-center (MPC) modell med sex inneboende parametrar för att karakterisera både konventionella och fokuserade LF-kameror.
A Generic Multi-Projection-Center Model and Calibration Method for Light Field Cameras
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}