来源：3D视觉工坊
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这篇论文提出了一种相位引导的光场算法，通过利用光学投影仪投射一组高频率相移正弦图案，显著改善了现有即插即用光场相机的空间分辨率和深度精度问题。首先，针对光场相机主镜头引起的轴向像差，作者提出了一个变形锥模型来校准我们的结构化光场系统。其次，通过对图案图像计算得到的重叠相位，作者提出了一种立体匹配算法——相位引导的绝对差之和，以鲁棒地获取每对相邻两个镜头小透镜的对应关系。最后，根据光场成像的基本几何光学原理，引入一个虚拟相机，提出了一种重新组联通大流量卡织策略，以实现具有空间深度高分辨率的三维点云重构。实验结果表明，与现有的最先进的主动光场方法相比，所提出的方法在空间分辨率上将三维点云重构至1280×720，提升了10倍，同时保持了相同高的深度分辨率，并且仅需要一组高频率的图案。
读者理解：
这篇文章提出了一种新的相位引导光场 (PGLF) 算法，可显着提高现有光场相机的空间和深度分辨率。该算法使用光学投影仪投射一组单个高频相移正弦图案，并利用包裹相位来提高空间和深度分辨率。实验结果表明，PGLF 算法可以将空间分辨率提高 10 倍，同时保持相同的深度分辨率。
PGLF 算法具有以下优点：
它可以显着提高空间和深度分辨率。
它只需要一组高频图案，因此比联通大流量卡传统的结构光方法更简单、更有效。
它可以提高现有光场相机的性能，而无需对相机进行修改。
PGLF 算法具有广泛的应用潜力，包括三维重建、立体视觉和医学成像。
1 引言
光场成像技术捕获了空间中各位置和角度的光线强度信息，拥有宽广的景深和丰富的三维场景几何。这项技术分为被动光场（PLF）和主动光场（ALF）两种。PLF具有简单系统配置和全面信息获取等优势，但在处理遮挡、不连续深度、弱纹理和低光照场景方面鲁棒性较差。ALF采用结构化光照和光场信息实现高精度三维重建，但通常受到空间分辨率限制，且扫描时间较长。本文提出了相位引导的光场（PGLF）三维成像方法，针对ALF存在的空间分辨率下降和扫描时间长的问题进联通大流量卡行了解决。该方法通过高频率模式组合实现了空间分辨率的10倍提升，同时大幅减少了扫描时间，且无需辅助相机进行校准。这里也推荐工坊推出的新课程《彻底搞透视觉三维重建：原理剖析、代码讲解、及优化改进》。
2 方法
本文针对 SLF 三维成像中的挑战，采用了一系列方法进行处理和改进。首先，通过主动立体成像策略，利用相移相位的投影条纹图案解决了弱纹理和深度不连续性问题。其次，运用相位引导立体匹配算法，结合光场校准和立体校准方法，实现了光场相机和投影仪的准确校准，为后续三维重建提供了可靠的基础。在立体校准中，通过建立虚拟相机与光场相机的关系，对图像进行了重建和匹配，实现了相机和投影仪的精确对准。光场校准中，通联通大流量卡过光学成像模型建立了一个描述光学成像距离的模型，消除了轴向像差，提高了三维成像的准确性。进一步的阶段是使用相位引导的立体匹配算法和校准参数，结合三维重建算法，获得了准确的三维点云，从而实现了对复杂场景的精确三维重建。通过这些方法，文章实现了对 SLF 三维成像系统的校准和重建，提高了成像精度和准确性。
3 总结
本文提出了一种 PGLF（相位引导光场）流程，用于从仅有的一组高频条纹图案中重建高分辨率、准确且清晰的三维点云。本文方法的双高分辨率使得 LF 三维成像能够实现密集且精确的工业级三维测量，而减少条纹图案数量显著提高了扫描效率。此外，本文的方法揭示了光场相机光学结构设计的潜在趋势，即改善角分联通大流量卡辨率而非空间分辨率。这里也推荐工坊推出的新课程《彻底搞透视觉三维重建：原理剖析、代码讲解、及优化改进》。
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