聚焦光场相机标定新方法：基于原始光场图像

该文介绍了一种基于光场图像的聚焦光场相机标定方法，用于提升基于光场成像技术的场景三维深度重建的精度。通过拍摄标定板在不同角度的原始光场图像，利用像点与虚拟像点的共轭关系计算虚拟像点坐标，并建立聚焦光场相机的标定模型。采用Levenberg-Marquardt算法优化求解标定参数，进行标定实验。实验结果显示，这种方法与基于全聚焦图像的标定方法相比，具有较小的误差和较高的参数一致性。 正文： 在机器视觉领域，光场成像技术因其能够获取丰富的三维信息而备受关注。聚焦光场相机是实现这一技术的关键设备，它能够捕获场景的光线在空间各个方向上的分布，从而进行深度信息的重建。然而，为了获得准确的三维重建效果，首先需要对光场相机进行精确的几何参数标定。 本文提出的聚焦光场相机标定方法基于原始光场图像，而非传统的全聚焦图像。通过拍摄标定板在多个角度的图像，可以分析图像上像点与其关于微透镜的共轭点——虚拟像点的关系。利用这种共轭关系，可以计算出虚拟像点的坐标，这在光场成像中至关重要，因为这些虚拟像点对应着场景中的实际点在不同视角下的投影。 接下来，文章构建了基于标定板上角点与虚拟像点共轭关系的标定模型。角点在标定板上的位置已知，通过与虚拟像点的匹配，可以推导出相机的内部和外部参数。这些参数包括镜头的焦距、主点位置、畸变系数以及相机的旋转和平移矩阵，它们对于精确重建至关重要。 应用Levenberg-Marquardt算法，这是一种非线性最小二乘法，可以有效地解决标定模型的优化问题，求解出最佳的标定参数。通过对比基于全聚焦图像的标定方法，发现使用原始光场图像的方法在虚拟像点和角点标定上的误差分别小于21像素和3%，表明这种方法具有较高的精度。 实验结果验证了基于原始光场图像的标定方法的有效性和可行性。结构参数和外部参数的一致性好，这意味着无论使用原始光场图像还是全聚焦图像，都能得到相似的标定结果，但前者在误差控制上有优势。这为光场相机在三维重建、虚拟现实、增强现实等领域的应用提供了更可靠的标定方案。 总结来说，该研究提供了一种创新的光场相机标定方法，它依赖于原始光场图像，减少了标定过程中的误差，提高了三维深度重建的精度。这种方法对于推动光场成像技术的发展和实际应用具有重要意义，尤其是在需要高精度深度信息的场景中。