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1 第 29 卷摇第 9 期模式识别与人工智能 Vol. 29 摇 No 年 9 月 PR & AI Sep. 摇 2016 摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇摇摇摇摇光场深度估计方法的对比研究摇摇摇摇摇 摇 * 高摇隽摇摇王丽娟摇摇张旭东摇摇张摇骏 ( 合肥工业大学计算机与信息学院摇合肥 ) 摘摇要摇为了更有效地利用光场信息实现场景深度的精确估计, 文中回顾并深入探讨光场的深度估计问题. 通过阐述光场基本理论, 将光场深度估计归纳为基于极平面图像 多视角图像及重聚焦的 3 种方法. 在合成数据集上, 对比光照变化对不同算法性能的影响, 并构建一个更全面且具有挑战性的光场数据集. 在该数据集 光场标准数据集及 LytroDataset 上, 定性及定量分析不同复杂场景对算法性能的影响, 进一步指出该领域的研究方向. 关键词摇光场, 深度估计, 光照, 极平面图像, 重聚焦中图法分类号摇 TP 391 DOI 摇 / j. cnki. issn1003 鄄 引用格式摇高隽, 王丽娟, 张旭东, 张骏. 光场深度估计方法的对比研究. 模式识别与人工智能, 2016, 29 (9): Comparative Study of Light Field Depth Estimation GAO Jun, WANG Lijuan, ZHANG Xudong, ZHANG Jun ( School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei ) ASTRACT To achieve accurate depth estimation by using light field data effectively, the light field depth estimation is reviewed in this paper. Firstly, the basic theory of light field is expounded, and the light field depth estimation methods are classified into three categories, methods based on epipolar plane image, multiview and refocusing. Next, the effects of illuminant variations on the performance of depth estimation are compared on synthetic datasets. esides, a more comprehensive and challenging light field dataset is constructed, and the effect of complex scenes on the performance of depth estimation is qualitatively and quantitatively analyzed on the light field benchmark dataset and LytroDataset. Furthermore, the development of this field is pointed out. Key Words 摇 Light Field, Depth Estimation, Illumination, Epipolar Plane Image, Refocusing Citation 摇 GAO J, WANG L J, ZHANG X D, ZHANG J. Comparative Study of Light Field Depth Estimation. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2016, 29(9): * 国家自然科学基金项目 (No , ) 中国博士后基金项目 (No. 2014M560507) 中央高校基本科研业务费专项资金资助 Supported by National Natural Science Foundation of China ( No , ), China Postdoctoral Science Foundation ( No. 2014M560507), Fundamental Research Funds for the Central Universities 收稿日期 : ; 修回日期 : ; 录用日期 : Manuscript received February 10, 2016; revised June 15, 2016; accepted June 22, 2016

2 770 模式识别与人工智能摇摇摇第 29 卷 摇摇深度感知 (Depth Perception) 是指人眼对物体 远近距离的感觉. 人眼的深度感知线索, 除了双目视 差 (inocular Parallax) 眼球晶状体调节 运动视差 (Motion Parallax) 等生理线索外, 还包括观察对象 的遮挡 (Occlusion) 纹理 (Texture) 明暗 (Shading) 及形状 (Shape) 等客观线索 [1]. 与人类视觉对深度的感知类似, 计算机视觉系 统也可以利用视差 遮挡 模糊 (lur) 运动等多种 深度线索, 通过相关提取方法计算场景中某点到相 机中心平面的距离, 即深度估计 (Depth Estimation). 场景的深度信息能够有效反映物体的 三维几何形状信息, 因此深度估计在目标识别 [2] [3 显著性检测 -6] [7-8] 超分辨率重建及 3D 表面重 [9] 建等领域具有重要作用. 传统的深度估计算法利用 2 个或多个摄像机拍 摄的二维图像实现, 忽略光线的方向信息, 获取的深 度图精确性较差. 光场相机作为一种多目视觉相机, 结合成像与计算, 通过一次曝光, 能够同时获取光辐 射的空间分布及方向信息 [10-11], 如 Raytrix Lytro 及 Lytro Illum. 随着光场成像技术的发展与成熟, 光场深度估 [12-36] 计受到越来越多的关注. 目前, 国内外研究者 主要集中在以下方面. 将光场数据进行 4D 参数化表 示, 充分利用捕获的方向和角度信息, 提高估计结果 的精确性 [12,14,23,25-27,30-36] ; 将光场数据利用极平面 图像 (Epipolar Plane Image, EPI) 稀疏表示, 提高 估计的时间效率 [15-17] ; 利用光场的 4D 结构特征, 并 构建模型, 充分利用多视角的冗余信息, 实现遮挡场 景的精确深度估计 [18-20,24-29] ; 通过插值及局部约 束, 提高估计结果的分辨率 [12,14,20-21,27]. 尽管光场的深度估计已经取得显著进展, 但是 算法受到的外部环境的影响, 尚未有深入研究. 因 此, 本文将现有光场深度估计算法归纳为基于 EPI 多视角及重聚焦的 3 种方法, 并深入探讨典型算法 的原理及特性. 同时构建一个新的光场数据集 (HFUT 鄄 Lytro90), 为光场深度估计的深入研究提供 [27] 数据支撑. 在合成数据集上, 分析对比光照变化 对算法性能的影响. 在光场标准数据集 (Light Field enchmark Dataset, LFD) [37] 及真实自然场景数 据集 (LytroDataset [32] 和 HFUT 鄄 Lytro90) 上, 对比分 析场景复杂程度对算法性能的影响, 总结得出不同 复杂程度场景适用的深度估计方法. 基于上述工作, 总结当前光场深度估计中存在的问题, 指出未来工 作的研究方向. 1 摇光场基本理论 光场是指光辐射在空间中不同位置向各个方向 [38] 的传播. 经典的光场渲染理论指出, 空间中任意 光线都可以使用 2 个平行平面参数化表示 : L f 颐赘伊装寅 R, (x,y,s,t) L f (x,y,s,t), 其中, f 为平行平面间的距离,L f (x,y,s,t) 为光线 R x,y,s,t 在透镜平面装和传感器平面赘间的光线强 度, 空间分辨率为 x 伊 y, 角度分辨率为 s 伊 t. 3D 场景的任一点投影到不同视角, 所有投影点 形成的直线构成的 2D 图像称为 EPI, 具体见图 1 所示. t * y t Fig. 1 摇 s y * (a) 光场的几何表示 x f P(X,Y,Z) ( a) Geometric representation of light field 图 1 摇 (b) 光场的 EPI (b)epi of light field 光场的几何表示及 EPI Light field geometric representation and its EPI 如图 1(a) 所示, 在传感器平面赘和透镜平面装 分别固定坐标轴 y * 和 t *, 可以得到光场的 EPI, 如 图 1(b) 所示, 定义为 S y *,t 颐移寅 R, * y *,t * (x,s) S y *,t *(x,s) 颐 = L f (x,y *,s,t * ), 其中 S y *,t *(x,s) 为 EPI 上点 (x,s) 处的亮度值. 因 y * t * x s

3 第 9 期摇摇摇摇高隽等 : 光场深度估计方法的对比研究 771 此, 点 P(X,Y,Z) 便投影为 EPI 上的一条极线 [39], 如图 1(a) 所示. 利用极线斜率可以求得 P 点的深 度 Z: Z = - f 驻 s 驻 x, 其中, 驻 s 为装上相邻微透镜中心间的距离, 驻 x 为点 P 在赘上相邻投影点之间的距离. 多视角图像是指从不同视点捕获的同一场景的 多幅图像. 将 2 个相邻视点记为祝 0(b 0,0,0) 和 祝 1(b 1,0,0), 如图 2 所示. 3D 空间中的一点 P(X,Y, Z) 分别投影于祝 0 和祝 1, 对应坐标为 p 0 (x 0,y 0 ) 和 p 1 (x 1,y 1 ). 利用相机物镜焦距 F 和基线 b, 计算得到 相邻视点的水平视差 D h : D h = x 1 - x 0 = F X Z - F X - b Z 因此,3D 空间中点 P(X,Y,Z) 的深度为 0 y ( b 0,0,0) Fig. 2 摇 b 图 2 摇 Z = F b D h. z p0( x0,y 0) 1 y ( b 1,0,0) p 1(x 1,y 1) 多视角图像视差示意图 = F b Z, P(X,Y,Z) Sketch map of multi 鄄 view disparity 如图 3 所示, 光线 L f 在重聚焦平面追上的投影 坐标为 (x,y,s,t), 当其沿直线传播至传感器平面赘 [38] 时, 记为 L f. 由经典辐射理论可知, 平面赘上点 (s,t) 的辐射来自于镜头上所有辐射的权重积分 : 1 E 琢 f(s,t) = 蓦 L æ ( 琢 f) 2 f çx,y, x æ ç1-1 ö è è 琢 ø æ y ç1-1 ö è 琢 ø + t ö cos 4 兹 dxdy. 琢 ø z x + s, 琢 其中 : f 忆为装和追之间的距离, 且 f 忆 = 琢 f; 琢为调焦 系数 ; 兹为光线 L f (x,y,s,t) 与赘面法线的夹角. 根据 光学系统的透镜成像原理, 物距 d 和像距 f 忆之间满 足共轭成像关系, 又 f 忆 = 琢 f, 因此利用焦距 F 和像距 琢 f 可以计算得到像素点的物距, 即该点的深度 : d = 琢 ff 琢 f - F. x Fig. 3 摇 f 图 3 摇 x+ s-x L f s-x f = f 数字重聚焦原理图 L f s s-x Sketch map of digital refocusing principle 2 摇光场深度估计算法 2. 1 摇基于极平面图像的深度估计 根据 EPI 的极线斜率和场景深度成比例关 系 [39],Goldluecke [12] 提出全局一致性深度标记算 法. 在全变分框架下, 利用 EPI 图像梯度的结构张量 求解纹理斜率, 并使用最小化能量函数进行全局约 束, 实现深度信息的估计. 该方法适用于非朗伯面场 景, 但对于镜面反射区域无法实现精确估计. 进一 步, 考虑到人眼的视差深度感知线索, 引入改进的局 部约束项, 实现高分辨率深度图的获取 [13]. Stolc [14] 等通过在 EPI 空间利用绝对误差求和及改进的 绝对误差求和, 有效提取静态朗伯场景的深度信息, 但是计算复杂度较高, 实时性较差. [15] 为了提高深度估计的时间效率,Kim 等将光 场数据进行稀疏表示, 并引入边缘置信度检测, 实现 由高分辨率到低分辨率的层级深度估计. 该方法能 精确保留物体的轮廓, 并在细节缺失区域实现深度 的平滑重建. 此外, 还有基于 EPI 的快速深度估计方 [16] 法及利用 4D 结构特征的深度估计方法 [17], 这些 算法可以有效缩短计算时间, 但对于遮挡场景, 会明 显降低深度估计的精确性. [18] 针对遮挡场景的深度估计,Li 等构建稀疏线 性系统, 利用 EPI 的结构张量完成局部深度估计. 为 了避免结构张量在深度不连续的错误深度估计区域 获得较高的置信区间, 进一步利用颜色一致性约束 校正错误深度估计区域, 提高估计结果的精确性. [19] Chen 等利用 EPI 获取深度一致性曲线, 引入双边 一致性度量衡量视角间匹配的可靠性, 并利用马尔 科夫随机场 (Markov Random Field, MRF) 平滑深 度图, 实现基于表面相机模型的深度估计. 该方法能 够有效减轻镜面反射光及深度不连续区域造成的错 忆 [20] 误深度估计. To 觢 ic 等提出 EPI 纹理描述子, 将 EPI 纹理映射到光场尺度 - 深度空间, 实现精确的深度估 计. 由于该方法能够充分检测场景的重叠光线, 因此

4 772 模式识别与人工智能摇摇摇第 29 卷 适用于遮挡场景的深度估计. 综上所述,EPI 深度估计利用极线斜率和场景 深度之间的比例关系提取深度信息, 能够在一定程 度上减轻镜面反射光及深度不连续区域的错误估 计, 并且在遮挡场景下性能良好. 但是此类方法数据 计算量较大, 时间复杂度较高, 并且估计结果容易受 到噪声影响 摇基于多视角的深度估计 根据约束条件, 可以大致将多视角深度估计方 法分为 3 种 : 颜色一致性多视角深度估计 基于匹配 的多视角深度估计 基于模型的多视角深度估计. 由 于光照的变化及色差的存在, 不同视角图像颜色一 [21] 致性受到影响. 为此,owen 等提出基于颜色一 致性的全局深度估计和基于小波变换及卡尔曼滤波 [22] 的局部深度估计方法. 进一步,ishop 等利用颜 色一致性恢复光场丢失的数据, 并利用边界条件约 束增强重构图像的纹理一致性, 实现全分辨率的深 度估计. 光场相机通过一次曝光, 可以同时捕获空间光 [23] 线的方向和角度信息. Sabater 等通过图像块匹配 减轻视角串扰和光场混叠的干扰, 同时引入一维中 值滤波及亚像素优化, 提高估计结果的精确性. Yu [24] 等通过求解不同微透镜后方子透镜图像之间的 匹配关系, 采用全局优化方法估计遮挡场景的深度. 进一步, 他们将双线性空间投影到传统线性空间, 利 用直线辅助图像分割方法提取深度信息 [25]. 然而, 基于微透镜的光场相机采样视角密集, 导 [26] 致子透镜图像间的基线很窄. 对此,Jeon 等利用 傅里叶相移定理求出子透镜图像的亚像素位移, 并 将中心视角图像和其它视角进行立体匹配, 同时引 入损耗函数进行多标签优化, 最终通过迭代优化将 离散视差图转换为连续深度图. 另外,Calderon [27] 等使用立体深度图中的分类法, 利用损耗函数表 示不同深度间的匹配关系, 通过最优化方法估计最 [28] 佳深度. ishop 等在全变分贝叶斯框架下, 利用 多视角图像间的匹配关系, 有效消除光场混叠效应 的影响, 提高深度估计的精确性. 此外, 国内外研究学者还构建各种模型估计场 景深度. Wang 等根据光场成像原理构建遮挡感 知模型, 如图 4 所示, 并使用 Canny 算子检测中心视 角图像边缘像素的方向角获取初始深度. 该方法将 初始深度的梯度作为深度线索, 将遮挡感知模型的 方差比值作为一致性线索, 同时利用均值差值作为 重聚焦线索, 通过 MRF 融合三者提取深度信息. 但 [30] 是该方法对于纹理较弱场景性能较差. Heber 等 假设不同视角图像之间具有一定的重叠区域, 利用 [31] 主成分分析 (PCA) 估计场景深度. Heber 等以中 心视点为圆心, 形成一系列虚拟视点的圆形移动轨 迹, 通过追踪多视角图像上的像素点, 模拟成像平面 上虚拟视角的移动, 实现深度估计. 图 4 摇 光场遮挡感知模型 Fig. 4 摇 Light field occlusion perception model 由上述分析可知, 多视角深度估计方法利用不 同视角间的匹配关系估计场景深度, 能够有效消除 视角串扰及光场混叠效应的影响, 对复杂遮挡场景 具有一定的鲁棒性 摇基于重聚焦的深度估计 利用数字重聚焦技术, 能够获取一系列焦点堆 栈图像 [40], 通过对其进行聚焦性检测, 可以精确估 计场景深度. 文献 [32] 利用梯度检测和图割从焦点 堆栈图像得到全聚焦图像, 再通过相机校准参数和 光场数据间的映射关系, 同时利用中值滤波校正区 域生长造成的伪影, 将全聚焦图像转换为深度图, 估 [33] 计结果精确性较高. Tao 等对焦点堆栈图像进行 梯度检测, 并利用 MRF 融合散焦和一致性进行全局 优化, 实现对较复杂近景的高精度深度估计, 如图 5 所示. 该方法能够有效降低散焦误差, 但是分辨率较 低, 且无法实现对遮挡场景的深度估计. 进一步, 他 们利用阴影和光照分析重聚焦的角度关联性, 并引 入非线性最小二乘进行优化, 提升深度估计的性 能 [34]. 但是该方法不适用于非朗伯面 遮挡等复杂 场景. Fig. 5 摇 图 5 摇 [33] 散焦和一致性结合的深度估计 Depth estimation combining defocusing and correspondence [33]

5 第 9 期摇摇摇摇高隽等 : 光场深度估计方法的对比研究 773 [35] 此外,Lin 等利用焦点堆栈图像的对称性进 行深度估计, 结果能够保持更多的细节和边缘. Lu [36] 等利用 Laplace 算子对焦点堆栈图像进行梯度检 测, 实现场景深度的估计. 但是, 由于拉普拉斯算子 尺度较小, 导致最终获取的深度图颗粒噪声较多. 与前 2 类方法相比, 重聚焦深度估计对焦点堆 栈图像进行聚焦性检测, 估计场景的深度信息, 获取 的深度图可以保留更多细节, 但精确性较差. 3 摇实验及结果分析 本节从定性和定量 2 方面完成 3 组实验. 1) 在合 成数据集上, 分析对比不同光照条件下, 文献 [26] 方法 文献 [27] 方法 文献 方法的深度估 计性能. 2) 在 LFD [40] 上, 分析对比文献 [12] 方法 文献 [26] 方法 文献 [27] 方法 文献 方法对于 遮挡及复杂背景场景的深度估计性能. 3) 在真实自 然场景数据集 (LytroDataset [35] 和 HFUT 鄄 Lytro90) 上, 分析对比在遮挡 复杂背景及简单背景场景下, 文献 [26] 方法 文献 [27] 方法 文献 方法 文 献 [33] 方法及 LytroDesk(http: / / lightfield 鄄 forum. com / tag / lytro 鄄 desktop 鄄 software / ) 的深度估计性能 摇实验设置 本文实验使用的 PC 机配置为 Core i7 鄄 3770k CPU 3. 9 GHz 伊 8 cores,ram 8 G,Windows 7 64 位操作系统, 编译软件为 Matlab 2014b. 实验数据集分为合成数据集及真实自然场景数 据集. 合成数据集包括 Heidelberg 大学提供的 LFD [37] 及文献 提供的数据集. LFD 包含 lender 和 Gantry 这 2 个类别, 提供多视角图像及深 度图真值. 合成数据集利用 3dsMAX 软件渲染合 成, 提供自然光照 高光 漫反射光及镜面反射光下 的多视角图像和深度图真值. 真实自然场景数据集 包括 LytroDataset [32] 及 HFUT 鄄 Lytro90. LytroDataset [32] 针对光场高分辨率重构建立, 提供光场原始数据 焦 点堆栈图像及相机白图像, 包含 25 幅室内外场景图 像,3 幅运动模糊图像,1 幅高曝光图像及 1 幅平面照 片图像. 相比之下,HFUT 鄄 Lytro90 具有丰富的深度 信息, 提供光场原始数据 焦点堆栈 多视角及相机 白图像, 包含遮挡 复杂背景及简单背景下的室内外 图像各 30 幅. 本文在合成数据集上采用均方根误差 (Root Mean Squared Error, ) 和相对深度误差 (Relative Depth Error) 定量评价算法性能, 二者 取值越小, 表示深度估计性能越好. 它们分别定义 如下. 1 = 移 (d WH O ) - d GT )) 2, (x,y) 其中,W H 表示图像的宽和高,d O ) 表示实验 深度估计结果中的所有像素,d GT ) 表示深度 图真值中的所有像素. = 1 移 ( d WH O ) - d GT ) > 啄 d), (x,y) 其中, 啄 d 表示相对深度允许误差, 本文取值为 摇实验结果 摇光照对深度估计的影响 图 6 为合成数据集中 Sculptures 在不同光照 条件下的实验结果. (a) 中心视角图像 (a)center view images (b)gt 值 (b)ground truth (c) 文献 [26] 方法的深度估计效果 ( c) Depth estimation results of method in reference [26] (d) 文献 [27] 方法的深度估计效果 ( d) Depth estimation results of method in reference [27]

6 774 模式识别与人工智能摇摇摇第 29 卷 (e) 文献 方法的深度估计效果 ( e) Depth estimation results of method in reference 图 6 摇 3 种方法在不同光照条件下的深度估计结果 Fig. 6 摇 Depth estimation results of 3 methods under varying illumination 总体上, 文献 方法的深度估计性能较好. 原因在于, 该方法利用颜色一致性作为约束条件, 能够有效抑制光照变化的影响. 文献 [26] 方法利用多 视角图像间的匹配关系估计场景深度, 在自然光照 条件下性能良好, 但随着光照条件的变化, 会出现较 多的错误估计区域, 这是因为在纹理较弱区域, 光照 变化使不同视角图像的相似度降低, 导致损耗函数 的约束校正效果变差. 文献 [27] 方法利用多视角图 像的冗余信息, 在不同的光照条件下, 尤其在镜面反 射光条件下, 具有一定鲁棒性. 但是由于该方法利用 固定窗口搜索周围像素作为匹配区域, 并假定匹配 区域深度相同, 因此深度图不连续. 表 1 给出各方法在合成数据集的不同光照条 件下的定量指标. 由结果可见, 文献 方法可以 有效抑制光照条件变化的影响, 深度估计性能普遍 较好. Table 1 摇 名称 edroom Livingroom Sculptures 表 1 摇 各方法在合成数据集上不同光照条件下的定量指标 Quantitative results of different methods on synthetic dataset under varying illumination 光照条件 自然光照高光漫反射光镜面反射光 自然光照高光漫反射光镜面反射光 自然光照高光漫反射光镜面反射光 文献 [26] 方法 文献 [27] 方法 文献 方法 摇场景对深度估计的影响 摇在 LFD 上的实验结果 结果. 图 7 给出各方法在 LFD [37] 上的部分实验 对于存在遮挡的场景 ( 例如 Horses Mona), 文 献 [12] 方法性能较好. 原因在于, 该方法在变分框 架下将立体匹配问题转化为 EPI 空间的深度标记约 束问题, 能够有效提高估计的精确性. 对于遮挡边界 区域, 文献 方法检测性能更好. 该方法认为在 某些视角的图像中存在遮挡时, 在其它视角可能遮 挡效果不明显或不存在遮挡现象. 因此, 通过利用多 视角图像的颜色一致性获取初始深度, 再将其与一 致性及重聚焦线索结合, 可以有效提取遮挡区域的 深度信息. 此外, 由于文献 [27] 方法采用固定窗口 搜索周围像素作为匹配区域, 并假定匹配区域的深 [26] 度相同, 导致获取的深度图不连续. Jeon 等将不 同视角的图像与中心视角图像之间的相似度作为评 估不同深度标签之间匹配关系的损耗函数. 实际上, 光场多视角图像之间存在视角差异, 因此导致估计结果存在错误估计区域. (a) 中心视角图像 (a)center view images (b)gt 值 (b)ground truth

7 第 9 期摇摇摇摇高隽等 : 光场深度估计方法的对比研究 775 (c) 文献 [12] 方法的深度估计结果 ( c) Depth estimation results of method in reference [12] (f) 文献 方法的深度估计结果 ( f) Depth estimation results of method in reference Fig. 7 摇 图 7 摇 各方法在 LFD 上的深度估计结果 Depth estimation results of different methods on LFD (d) 文献 [26] 方法的深度估计结果 ( d) Depth estimation results of method in reference [26] (e) 文献 [27] 方法的深度估计结果 ( e) Depth estimation results of method in reference [27] 对于复杂背景场景图像 (Couple 和 Cube), 文献 [26] 方法存在明显的深度估计错误区域, 文献 [27] 方法获取的深度图不连续, 相比之下文献 [12] 方法精确性更高. 文献 方法由于未处理图像中的噪声, 所以在复杂背景区域获取的深度图含有较多的颗粒噪声. 表 2 给出各方法针对 LFD 不同场景估计情况的客观评价结果, 其中黑体数字表示最优结果, 斜体数字表示次优结果. 由结果可见, 文献 [12] 方法对 LFD 中的遮挡及复杂背景场景的深度估计性能较佳, 与定性评价结果一致. 数据来源 lender Gantry Table 2 摇 数据集 uddha Horse Mona StillLife Cube Couple 表 2 摇 各方法针对 LFD 上不同场景的深度估计的定量指标 Comparison of quantitative results of different methods on varying scenes of LFD 文献 [12] 方法 文献 [26] 方法 文献 [27] 方法 文献 方法 摇在真实自然场景数据集上的实验结果 图 8 为遮挡场景的深度估计结果 ( 前 2 幅 为 LytroDataset [32] ). 文献 [26] 方法能够有效校正相机子透镜图像 的畸变, 使多视角图像的冗余信息得到充分利用, 深 度估计性能良好. 文献 [27] 方法受匹配性搜索窗口 大小的影响, 深度估计的性能较差. Wang 等将遮 挡板与深度正确区域的方差比值作为一致性线索, 但是当场景中的纹理较弱时, 会降低一致性线索的 置信度, 导致深度估计结果精确性降低. 文献 [33] 方法对焦点堆栈图像进行梯度检测, 并且通过 MRF 将其与一致性融合, 获取的深度图细节丰富. 但是在 噪声区域和纹理较弱区域, 一致性线索不具有鲁棒 性, 导致出现错误估计. (a) 中心视角图像 (a)center view images (b) 文献 [26] 方法的深度估计结果 ( b) Depth estimation results of method in reference [26]

8 776 模式识别与人工智能摇摇摇第 29 卷 (c) 文献 [27] 方法的深度估计结果 ( c) Depth estimation results of method in reference [27] (b) 文献 [26] 方法的深度估计结果 ( b) Depth estimation results of method in reference [26] (d) 文献 方法的深度估计结果 ( d) Depth estimation results of method in reference (c) 文献 [27] 方法的深度估计结果 ( c) Depth estimation results of method in reference [27] (e) 文献 [33] 方法的深度估计结果 ( e) Depth estimation results of method in reference [33] (d) 文献 方法的深度估计结果 ( d) Depth estimation results of method in reference (f)lytrodesk 方法的深度估计结果 ( f) Depth estimation results of LytroDesk (e) 文献 [33] 方法的深度估计结果 ( e) Depth estimation results of method in reference [33] 图 8 摇各方法在遮挡场景上的深度估计结果 Fig. 8 摇 Depth estimation results of different methods on occlusion scenes 图 9 为背景复杂场景的深度估计结果 ( 前 2 幅为 LytroDataset [32] ). 由图 9 可见, 对于 Lytro 相机采集的背景复杂的场景, 文献 [26] 方法的深度估计性能良好, 且具有一定的鲁棒性. 原因在于该方法充分利用多视角图像间的匹配关系, 并通过权重中值滤波器消除噪声的影响. (f)lytrodesk 方法的深度估计结果 ( f) Depth estimation results of LytroDesk 图 9 摇 5 种方法在背景复杂场景上的深度估计结果 Fig. 9 摇 Depth estimation results of 5 methods on scenes with complex background (a) 中心视角图像 (a)center view images 图 10 为简单背景场景深度估计结果 ( 前 2 幅为 LytroDataset [32] ). 由图 10 可见, 对于简单背景场景的深度估计, 文献 [27] 方法具有一定的鲁棒性, 但是该方法通过局部窗口搜索周围像素作为匹配区域, 并认为匹配区域的深度相同, 因此获取的深度图不连续.

9 第 9 期摇摇摇摇高隽等 : 光场深度估计方法的对比研究 摇结束语 (a) 中心视角图像 (a)center view images (b) 文献 [26] 方法的深度估计结果 ( b) Depth estimation results of method in reference [26] (c) 文献 [27] 方法的深度估计结果 ( c) Depth estimation results of method in reference [27] (d) 文献 方法的深度估计结果 ( d) Depth estimation results of method in reference 本文对文献中现有的光场深度估计相关研究进行总结分析. 深入探讨典型算法的原理及特性, 并根据使用的光场信息将当前深度估计归纳为基于 EPI 多视角 重聚焦的 3 类方法. 进一步, 针对光照变化及场景复杂程度对算法性能的影响展开深入研究, 分析对比不同方法适用的光照条件及场景复杂程度. 结果表明, 多视角深度估计适用于光照多变的真实自然场景,EPI 深度估计适用于合成数据集中的遮挡和复杂背景场景, 重聚焦深度估计可以保留更多细节, 但是性能较差. 在分析文献的基础上, 本文认为, 目前该领域存在 2 大亟待解决的问题. 1) 算法推广能力受限. 由于光照变化及不同场景复杂程度的影响, 现有算法的深度估计性能均在不同程度上受到限制. 2) 算法的精确性有待提高. 现有算法受图像中噪声的影响, 容易在深度不连续区域 纹理较弱区域出现错误估计, 导致精确性较低. 针对上述问题, 未来有必要着重在如下 2 方面进行改进. 1) 提高算法的适用性. 根据不同光场信息特点, 融合不同类型深度估计算法优势, 设计一个统一的适用性更广的深度估计框架, 有效减轻光照变化及场景复杂度对算法性能的影响. 2) 研究新的深度估计算法. 针对图像噪声的影响, 研究设计新的滤波器, 在去除图像噪声的同时, 有效保护图像的边缘及纹理信息. 同时, 充分利用光场信息, 研究新的深度估计优化算法, 更高效精确地估计场景深度. 参考文献 (e) 文献 [33] 方法的深度估计结果 ( e) Depth estimation results of method in reference [33] (f)lytrodesk 方法的深度估计结果 ( f) Depth estimation results of LytroDesk 图 10 摇简单背景场景深度估计结果 Fig. 10 摇 Depth estimation results of scenes with simple background [1] YOUNG M J, LANDY M S, MALONEY L T. A Perturbation Analy 鄄 sis of Depth Perception from Combinations of Texture and Motion Cues. Vision Research, 1993, 33(18): [2] MAENO K, NAGAHARA H, SHIMADA A, et al. Light Field Dis 鄄 tortion Feature for Transparent Object Recognition / / Proc of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington, USA: IEEE, 2013: [3] ZHANG X D, WANG Y, ZHANG J, et al. Light Field Saliency vs. 2D Saliency: A Comparative Study. Neurocomputing, 2015, 166: [4] LI N Y, YE J W, JI Y, et al. Saliency Detection on Light Field / / Proc of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recog 鄄 nition. Washington, USA: IEEE, 2014: [5] LI N Y, SUN L, YU J Y. A Weighted Sparse Coding Framework for Saliency Detection / / Proc of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. oston, USA: IEEE, 2015: 5216-

10 778 模式识别与人工智能摇摇摇第 29 卷 [6] ZHANG J, WANG M, GAO J, et al. Saliency Detection with a Deeper Investigation of Light Field / / Proc of the 24th International Conference on Artificial Intelligence. Palo Alto, USA: AAAI Press, 2015: [7] 张旭东, 李梦娜, 张骏, 等. 边缘结构保持的加权 DTV 全光场图像超分辨率重建. 中国图象图形学报, 2015, 20 (6): (ZHANG X D, LI M N, ZHANG J, et al. Edge Preserved Light Field Image Super 鄄 Resolution ased on Weighted DTV Model. Journal of Image and Graphics, 2015, 20(6): ) [8] YOON Y G, JEON H G, YOO D G, et al. Learning a Deep Convo 鄄 lutional Network for Light 鄄 Field Image Super 鄄 Resolution / / Proc of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshop. New York, USA: IEEE, 2015: [9] OYACI H, DOERSCHNER K, SNYDER J L, et al. Surface Color Perception in Three 鄄 Dimensional Scenes. Visual Neuroscience, 2006, 23(3 / 4): [10] 徐树奎, 张军, 涂丹, 等. 继承 颠覆与超越 计算摄影. 计算机研究与发展, 2012, 49(1): (XU S K, ZHANG J, TU D, et al. Inheritance, Subversion and Transcendence 鄄 Computational Photograph. 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