論文の概要: Microlens array grid estimation, light field decoding, and calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13298v1
• Date: Tue, 31 Dec 2019 13:27:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 21:20:22.345042
• Title: Microlens array grid estimation, light field decoding, and calibration
• Title（参考訳）: マイクロレンズアレイグリッド推定、光フィールド復号および校正
• Authors: Maximilian Schambach and Fernando Puente Le\'on
• Abstract要約: マイクロレンズアレイ型光フィールドカメラにおけるマイクロレンズアレイグリッド推定のための複数のアルゴリズムについて検討する。 そこで本研究では,マイクロレンズアレイグリッド推定法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We quantitatively investigate multiple algorithms for microlens array grid estimation for microlens array-based light field cameras. Explicitly taking into account natural and mechanical vignetting effects, we propose a new method for microlens array grid estimation that outperforms the ones previously discussed in the literature. To quantify the performance of the algorithms, we propose an evaluation pipeline utilizing application-specific ray-traced white images with known microlens positions. Using a large dataset of synthesized white images, we thoroughly compare the performance of the different estimation algorithms. As an example, we apply our results to the decoding and calibration of light fields taken with a Lytro Illum camera. We observe that decoding as well as calibration benefit from a more accurate, vignetting-aware grid estimation, especially in peripheral subapertures of the light field.
• Abstract（参考訳）: マイクロレンズアレイ型光フィールドカメラにおけるマイクロレンズアレイグリッド推定のための複数のアルゴリズムを定量的に検討する。 そこで本研究では,自然および機械的な移動効果を考慮したマイクロレンズアレイグリッド推定法を提案する。 アルゴリズムの性能を定量化するために,マイクロレンズ位置が既知のアプリケーション固有の光線追跡白色画像を用いた評価パイプラインを提案する。 合成された白画像の大規模なデータセットを用いて、異なる推定アルゴリズムの性能を徹底的に比較する。 例として,Lytro Illumカメラを用いた光フィールドの復号化と校正について検討した。 我々は,特に光場の周辺部分において,より高精度なヴィネッティング・アウェア・グリッド推定によるデコードとキャリブレーションの利点を観察する。

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