基于System Generator的光场重聚焦算法的设计与实现

介绍了光场重聚焦算法并在System Generator平台上实现该算法的建模与仿真,设计目的是将多视角序列图像通过平移叠加的方式实现"先拍照后聚焦"的处理功能,并从资源消耗情况和片上处理速度两方面对光场重聚焦算法在FPGA硬件实现进行评估。采用图形化的建模方式,使得光场算法在FPGA中的实现变得更为简单快捷,大幅缩短开发周期,同时光场算法的硬件加速在光场信息的采集与实时处理等领域有重要的研究价值。

基于光场成像的三维测量方法的研究

光场有别于传统图像,不仅具有位置信息而且包含方向信息,为空间场景重建提供了可能。首先对光场成像技术进行光场变换建模,建立了像素光场模型,并提出光场变换准则,为光场重聚焦奠定基础。然后借鉴传统的对焦测距思想,建立了光场三维测量的方法,选择合适光场数据的清晰度评价函数评价成像质量,提出三角质心插值方法优化光场重建质量。最后,对光场三维测量系统进行了标定,建立像面误差补偿算法。实验表明,测量范围10-120 cm时,测距误差小于5%。

基于光场分层成像的火焰三维温度场测量

为了实现瞬态火焰的三维温度场的测量,提出了一种基于光场分层成像技术的火焰温度场测量方法.利用光场相机通过一次曝光,将各个聚焦平面的信息储存在一张原始光场图像上,通过光场重聚焦技术获得了不同聚焦面的火焰图像序列,结合图像反演算法得到了高精度、实时性的火焰各断层图像,进而实现三维温度场分布的重建.建立了基于光场分层成像技术的火焰温度测量系统,实现对火焰三维空间上4个断层面的温度场重建.结果表明,重建的第1,4层的火焰面积较小,低温区域位置较低,第2,3层的火焰面积较大,低温区域位置较高;每层的火焰分布都是中部边缘处温度最高,且各层的火焰分布之间有明显差别.火焰重建实验结果符合燃烧火焰的外形结构和内部的温度分布结构,证明了此方法的可行性.

基于光场相机的大豆冠层叶面积无损测量方法研究

大豆上、中、下冠层叶面积分布是大豆植株株型状况评价、产量预测的重要依据,而传统上、中、下冠层叶面积测量方法采用大田切片法,该方法过程繁琐,且会对叶片造成伤害。针对这一问题,引入光场相机重聚焦技术分别得到聚焦在上、中、下叶片的重聚焦图像,通过图像处理技术提取聚焦平面的叶片,去掉离焦平面的叶片,分别得到上、中、下层的投影面积。选用开花期103盆宏秋品种大豆植株作为校正集,根据光场相机的标定计算各冠层叶片的校正系数,获得修正后的各冠层叶片投影面积。建立大豆植株各冠层投影面积和真实叶面积的回归模型,并选20盆作为预测集来验证各回归模型。研究发现:上层叶面积模型的决定系数为0. 945,预测集的最大误差为4. 48%,均方根误差为4. 376;中层叶面积模型的决定系数为0. 796,预测集的最大误差为13. 62%,均方根误差为7. 273;下层叶面积模型的决定系数为0. 914,预测集的最大误差为8. 63%,均方根误差为1. 529。上层和下层叶面积测量模型相关性高,由于上层叶片的遮挡,中层叶面积模型相关性略低。

用于等离子体三维重建的光场反卷积方法

目前常用的光学诊断大部分局限于二维成像,而基于层析成像的三维重建方法受限于空间和时间分辨率,无法实现等离子体边界的三维实时重建。提出一种基于光学分层理论的光场反卷积算法,利用光场重聚焦特性,结合聚焦测距法和刃边法,建立了光场深度与现实深度的关系,计算出点扩散函数,实现了单相机零调焦情况下的等离子体边界重建。为验证所提方法的可行性,以火焰为成像对象进行实验,其结果表明所提方法能够去除火焰分层图像中的离焦模糊,复原分层图像的原始结构。