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基于小波变换与稀疏傅里叶变换相结合的光场重构方法

更新时间：2019-12-24 18:20:38 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：小波变换稀疏傅里叶变换 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

随着计算机图形学和计算机视觉技术的发展,光场开始进入人们的视线并被迅速应用于各个领域.然而光场的获取需要大量的图像,具有数据量大,获取成本高等特点,因此学者们越来越关注如何利用少量的光场数据获取整个光场这一问题,并且做出了大量的工作.针对上述问题,本文将小波变换与稀疏傅里叶变换相结合,利用光场在角度域的稀疏性提出一种新的光场重构方法.首先,利用小波变换多分辨率分析的特点,通过小波变换将原始图像分解为多个不同频率的子图像;然后分别对每个子图像通过傅里叶切片定理恢复其频率位置,从而可以分别得到它们的二维角度谱;最后将每个子图像的二维角度谱合并,进行小波逆变换获得整个光场.本文方法利用小波变换将原图像分解为多个不同频率的子图像分别同时处理,不仅降低了算法的复杂度,大大减少了算法的运行时间,为光场的广泛应用提供了条件,而且相比于单独运用稀疏傅里叶算法重构,本方法有效地抑制了窗口效应,使重构结果更加准确.此外,本文方法将高频信息和低频信息分开重构,可以有效地改善并网恢复中小频率丢失的问题,进一步改进重构结果.最后通过仿真验证了算法的有效性.


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4
Vol． 45 No． 4  
Apr． 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
4
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于小波变换与稀疏傅里叶变换相结合的  
光场重构方法  
1
1
2
， ，  
周广福 文成林 高敬礼  
( 1．  
，
杭州电子科技大学自动化学院 浙江杭州  
310018; 2．  
，
浙江大学电气工程学院 浙江杭州  
310027)  
:
， ．  
随着计算机图形学和计算机视觉技术的发展 光场开始进入人们的视线并被迅速应用于各个领域 然  
摘
要
， ， ，  
而光场的获取需要大量的图像 具有数据量大 获取成本高等特点 因此学者们越来越关注如何利用少量的光场数据  
， ． ， ，  
获取整个光场这一问题 并且做出了大量的工作 针对上述问题 本文将小波变换与稀疏傅里叶变换相结合 利用光场  
． ， ，  
在角度域的稀疏性提出一种新的光场重构方法 首先 利用小波变换多分辨率分析的特点 通过小波变换将原始图像  
; ，  
分解为多个不同频率的子图像 然后分别对每个子图像通过傅里叶切片定理恢复其频率位置 从而可以分别得到它们  
; ， ．  
的二维角度谱 最后将每个子图像的二维角度谱合并 进行小波逆变换获得整个光场 本文方法利用小波变换将原图  
， ， ，  
像分解为多个不同频率的子图像分别同时处理 不仅降低了算法的复杂度 大大减少了算法的运行时间 为光场的广  
， ， ，  
泛应用提供了条件 而且相比于单独运用稀疏傅里叶算法重构 本方法有效地抑制了窗口效应 使重构结果更加准确  
．
， ， ，  
此外 本文方法将高频信息和低频信息分开重构 可以有效地改善并网恢复中小频率丢失的问题 进一步改进重构结  
．
果 最后通过仿真验证了算法的有效性  
．
:
;
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
小波变换 光场重构 稀疏性 傅里叶变换 窗口效应  
:
TP751  
:
A
: 0372-2112 ( 2017) 04-0782-09  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 04． 003  
文献标识码  
文章编号  
电子学报  
Light Field Reconstruction Based on Wavelet Transform and  
Sparse Fourier Transform  
1
1
2
ZHOU Guang-fu ，WEN Cheng-lin ，GAO Jing-li  
( 1. School of Automation，Hangzhou Dianzi University，Hangzhou，Zhejiang 310018，China  
2. College of Electrical Engineering，Zhejiang University，Hangzhou，Zhejiang 310027，China)  
Abstract: With the development of computer graphics and computer vision technology，light field comes into sight  
and is rapidly applied in various fields． However，the acquisition of the light field needs a large amount of pictures，which has  
the characteristics of large data and high cost． So how to use a small amount of data to obtain the light field has been paid  
more and more attention，and a lot of work has been done． To address the above problems，a new method of light field recon-  
structing is proposed，which combines with wavelet transform and sparse Fourier transform by using sparseness of light field  
in angle domain． First，we use multi-resolution analysis characteristic of wavelet transform，and the original image can be de-  
composed into four sub-frequency images through wavelet transform． Then the frequency positions of four sub-frequencies  
are separately recovered through the Fourier slice theorem，and their two-dimensional angle spectrum are further obtained，re-  
spectively． Finally，the light field is obtained by combining the two-dimensional angle spectrum of each sub-frequency image  
and making inverse wavelet transform． In the proposed method，the original image is decomposed into four sub-images by u-  
sing wavelet transform，and the sub-images are reconstructed respectively． This not only reduces the complexity of our meth-  
od and greatly reduces the running time of our method，which provides the basis for the wide application of the light field，  
but also our method effectively inhibits the window effect by comparing to only using sparse Fourier algorithm，so that the  
reconstruction result is more accurate． In addition，the method can effectively improve problem of small frequency leakage in  
: 2015-09-25;  
: 2016-01-25;  
:
责任编辑 孙瑶  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金重点项目  
( No． 61333011) ;  
( No． 61371064，No． 61273075，No． 61503206)  
国家自然科学基金  
783  
4
:
周广福 基于小波变换与稀疏傅里叶变换相结合的光场重构方法  
第
期
off-grid recovery by separating high frequency and low frequency information，and further improves the reconstruction re-  
sults． In the end，the effectiveness of the algorithm is verified by simulation．  
Key words: wavelet transform; light field reconstruction; sparse; Fourier transform; window effect  
． ［10］ ，  
整个光场 文献 利用光场的稀疏性 采用少量的输  
1
引言  
，
入样本重构出整个光场 不仅大大地减少了样本的数  
、 ，  
随着通信 网络和计算机技术的发展 光场在很多  
， ， ．  
量 降低成本 而且有效地获取了新视点的光场信息 然  
， ．  
领域被广泛应用 并且发挥着越来越重要的作用 例如  
，
，
而 基于稀疏傅里叶变换的光场重构方法仍然具有较  
利用光场的空间分布特性构造出比全息再现更为优越  
，
大的复杂度 再加之由于稀疏傅里叶变换存在的窗口  
［1］  
;
的的三维图像  
利用光场相机捕获的光场图片实现  
，
效应 从而影响该方法在实际中的应用  
．
; ，  
先拍照后对焦 在基于光场重构的目标识别算法中 光  
，
基于上述问题 本文将具有数学显微镜美称的小  
场可以作为识别目标的特征库对任意视点的目标进行  
，
波变换引入上述方法 提出一种基于小波变换与稀疏  
［2］  
．
，
在计算机图形学和计算机视觉领域中 光场被  
识别  
( WT-SFFT)  
． ，  
的光场重构方法 首先  
傅里叶变换相结合  
视为空间中同时包含位置和方向信息的四维光辐射场  
，
利用小波变换多分辨率分析的特点 通过小波变换将  
，
的一种参数化表示 即光场包含了人们在不同位置和  
，
原始图像分解为多个分频率的子图像 代替上述方法  
．
不同角度对同一物体进行拍摄的所有图像 由于在现  
;
中的傅里叶变换 然后利用傅里叶切片定理分别恢复  
，
实中很难捕捉到完整的光场 而且要表示一个完整的  
，
每个分频率子图像的频率位置 从而得到它们的二维  
，
光场需要大的数据量和复杂度 这在技术上是一个难  
;
角度谱 最后将每个分频率子图像的二维角度谱合并  
． ，  
点 因此 如何利用一些已知位置和角度的光场图像重  
．
进行小波逆变换获得整个光场 由于本文方法是利用  
( )  
构出其他位置和角度 视点 未被获取的图像成为学者  
，
小波变换代替原方法中的傅里叶变换 并且分别对多  
， ，  
们研究的热点 若能实现这些功能 无疑在理论上具有  
，
个分频率子图像进行并行处理 这样不仅有望大大降  
，
重要的意义 而且在应用上也具有很大的价值  
．
， ，  
低算法的运行时间 提高算法的重构效率 而且能够有  
1999 ， LEVOY M  
年 美国学者  
首次提出基于光场的  
，
效地抑制窗口效应对重构结果的影响 改善光场重构  
［3］  
， 7  
并且将光线的 维函数表达式简化为  
图像渲染技术  
．
的效果  
4
，
维 仅利用少量的场景几何信息完成对整个光场的渲  
， ．  
染 并且取得了较好的效果 为了避免已有方法利用视  
2
预备知识  
，
差图来分隔聚焦场景存在的不足 日本 学者高桥在  
2. 1  
光场  
［4］  
2002  
，
通过将不同的  
年提出全聚焦的图像渲染技术  
光场实质上是整个场景空间中所有光线的光辐射  
， ．  
聚焦场景进行叠加处理 从而达到全聚焦的要求 在图  
［11］  
，
函数的总和  
是空间中同时包含位置和方向信息的  
， ，  
像渲染中 为最小化图像数量 光场可能会因为欠采样  
．
1( a) 4D  
，
四维光辐射场的参数化表示 如图  
所示 一个  
表示两个平行平面之间的所有光线  
平面表示一个相机能够移动或者一个相机  
，( x，y)  
，
而导致混淆效应 为了提高重构图像质量  
，MIT  
的学者  
L( x，y，u，v)  
．
光场  
［5，6］  
XU J 2003  
在
．
年提出一种去重影的图像渲染技术  
，( u，v)  
其中  
阵列能够驻留的平面  
( u，v)  
2009  
，
年 中国学者韩曦提出运动物体的光场渲染技  
［7］  
平面表示相机基本的焦平  
， 、  
通过将时间帧 空间域插值等算法添加到光场渲  
术
．
，
( x，y)  
面 每个  
坐标对应于相机视点的位置 每个  
， ．  
染中 实现对运动物体的时空光场渲染 为了降低图像  
．
1( b)  
坐标对应于像素位置 图  
是一个光场数据集的例  
子 其中每一个图片都是在一个具体的角度视点按照  
( u，v)  
、 ，  
渲染的实验数据量 提高运算速度 新墨西哥大学的学  
，
WILLET R M 2011  
在
者
年提出基于压缩感知的单图像  
［8］  
．
平面拍摄的  
同一种方式在  
．
，
然而 上述几种方法虽然能够重构出新视  
渲染技术  
，
光场有多种不同的获取方法 如果把光场看作是  
，
点位置的图像信息 但是因为所需要的样本数量仍然  
，
位置和角度信息的叠加 可以通过比较简单的方法来  
， ，  
很大 导致实现非常困难 而且重构的结果并不能满足  
［12］  
，
获取 例如通过采用不同的观察角度 和不同光照强  
．
实际的需要  
［13］  
，
抓拍的一系列图片来获取 或采用针孔成像原理  
度
， ［9］  
针对上述问题 文献 提出一种基于稀疏傅里叶  
［14，15］  
．
， ;  
前一种方法时间长 操作不方便 后一种方  
获取  
( SFFT)  
;
的光场重构方法 首先利用光场在角度域  
变换  
， ，  
法由于位置和角度之间不成线性关系 计算复杂 因此  
，
固有的稀疏性 沿着几条一维视点对光场图像进行采  
．
两种方法都没有得到广泛的应用  
2. 2  
稀疏傅里叶变换  
， ;  
样 并通过傅里叶变换将其变换到频域 然后再利用傅  
，
里叶切片定理恢复其频率位置 从而得到二维角度频  
［16］  
，
快速傅里叶变换方法 是一种强大的工具 被广  
;
率谱 最后对二维角度频率谱进行傅里叶逆变换得到  

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