論文の概要: PlenoptiCam v1.0: A light-field imaging framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11687v5
- Date: Sun, 25 Jul 2021 17:38:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 14:24:00.190932
- Title: PlenoptiCam v1.0: A light-field imaging framework
- Title（参考訳）: PlenoptiCam v1.0:光フィールドイメージングフレームワーク
- Authors: Christopher Hahne and Amar Aggoun
- Abstract要約: 光界カメラは狭帯域深度センシングアプリケーションにおいてリッチな3次元情報検索において重要な役割を担っている。
レンズカメラによる露光から光フィールドを構成する際の重要な障害は、4次元画像データを計算的に調整し、調整し、再配置することである。
特定の望遠カメラ専用のパイプラインを調整することで、全体的な画質を向上させるためのいくつかの試みが提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.467466998915018
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Light-field cameras play a vital role for rich 3-D information retrieval in
narrow range depth sensing applications. The key obstacle in composing
light-fields from exposures taken by a plenoptic camera is to computationally
calibrate, align and rearrange four-dimensional image data. Several attempts
have been proposed to enhance the overall image quality by tailoring pipelines
dedicated to particular plenoptic cameras and improving the consistency across
viewpoints at the expense of high computational loads. The framework presented
herein advances prior outcomes thanks to its novel micro image scale-space
analysis for generic camera calibration independent of the lens specifications
and its parallax-invariant, cost-effective viewpoint color equalization from
optimal transport theory. Artifacts from the sensor and micro lens grid are
compensated in an innovative way to enable superior quality in sub-aperture
image extraction, computational refocusing and Scheimpflug rendering with
sub-sampling capabilities. Benchmark comparisons using established image
metrics suggest that our proposed pipeline outperforms state-of-the-art tool
chains in the majority of cases. Results from a Wasserstein distance further
show that our color transfer outdoes the existing transport methods. Our
algorithms are released under an open-source license, offer cross-platform
compatibility with few dependencies and different user interfaces. This makes
the reproduction of results and experimentation with plenoptic camera
technology convenient for peer researchers, developers, photographers, data
scientists and others working in this field.
- Abstract（参考訳）: 光フィールドカメラは、狭域深度センシングアプリケーションにおいて、リッチな3次元情報検索に重要な役割を果たす。
光フィールドを構成する重要な障害は、4次元画像データを計算的に校正し、調整し、再配置することである。
特定のplenopticカメラ専用のパイプラインを調整し、高い計算負荷を犠牲にして視点間の一貫性を改善することで、全体的な画質を向上させるためのいくつかの試みが提案されている。
この枠組みは、レンズ仕様に依存しない汎用カメラキャリブレーションのための新しいマイクロ画像スケール空間解析と、最適輸送理論からのパララックス不変で費用対効果の高い視点色均等化により、先行結果を得る。
センサとマイクロレンズグリッドのアーチファクトは、サブアパーチャ画像抽出、計算リフォーカス、サブサンプリング機能を備えたSchimpflugレンダリングにおいて優れた品質を実現するために、革新的な方法で補償される。
確立されたイメージメトリクスを用いたベンチマーク比較は,提案するパイプラインが大部分のケースで最先端ツールチェーンを上回っていることを示唆している。
ワッサーシュタイン距離から得られた結果は、我々の色移動が既存の輸送方法を上回ることを示している。
当社のアルゴリズムはオープンソースライセンスでリリースされており、少数の依存関係と異なるユーザインターフェースでクロスプラットフォームの互換性を提供します。
これにより、plenopticカメラ技術による結果の再現と実験が、この分野で働くピア研究者、開発者、写真家、データサイエンティストなどにとって便利なものになる。
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