光场深度估计方法分类及性能比较研究*

苏 博 妮

（四川文理学院智能制造学院，四川达州 635000）

0 引 言

深度估计是三维重建过程中的关键问题.常见的深度估计方法包括单目、双目或多目深度估计.单目深度估计是指从单张二维图像中提取场景的深度信息，常用的单目线索有纹理、梯度、散焦/模糊等.双目或多目深度估计（立体视觉）是利用三角测量原理从2张或多张二维图像中获取场景的深度信息.近年来，随着计算摄影技术的不断进步，光场相机（lytro和raytrix）在消费和工业领域都取得了巨大的成功.光场相机具有“先拍照，后聚焦”的特性，使其被广泛应用在三维重建、显著性检测和超分辨率重建等计算机视觉领域.不同于传统的成像设备，光场成像设备可以通过一次曝光、同时记录光线的位置信息和角度信息.正因为这个特点，基于光场图像的深度估计方法成为国内外研究者关注的热点，并取得了一系列研究成果.然而，由于光线角度信息的欠采样、场景存在遮挡、噪声以及非朗伯体等因素的影响，光场深度估计仍然是一个富有挑战性的课题.

光场深度估计方法是利用光场的不同特征获取场景深度信息，且具有自身的特点和适用场景.如：基于极平面的深度估计方法是将三维场景中的点投影到光场不同视角中，形成的直线斜率与视差之间具有比例关系，从而计算出场景深度；基于多视角的深度估计方法，将光场图像转化为多目立体视觉问题，其核心问题是寻找不同视角之间的对应点；……