Geometrische Kalibrierung von MLA-basierten Lichtfeld-Kameras auf Basis von Linien-Charakteristika in RAW-Bildern

Geometrische Kalibrierung von MLA-basierten Lichtfeld-Kameras auf Basis von Linien-Charakteristika in RAW-Bildern (Bild: Bok et al. 2014) Die richtige Kalibrierung ist ein wichtiger Bestandteil von Lichtfeld-Fotografie: Sowohl Bildauswertung als auch Bildqualität profitieren maßgeblich, wenn die physikalischen Eigenschaften der Kamera bekannt sind. Genauer gesagt können mit Hilfe geometrischer Informationen über die Mikrolinsen in einer Lichtfeld-Kamera auf Mikrolinsen-Basis genauere Tiefenkarten mit weniger Fehlern erzeugt werden.

Yunsu Bok und Kollegen vom Korean Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) haben jetzt eine neue Methode für die geometrische Kalibrierung vor, die – im Gegensatz zu konventionellen Methoden – nicht auf die Auswertung von Sub-Bildern angewiesen ist. Stattdessen werden Linien-Charakteristika und in weiterer Folge geometrische Parameter direkt aus RAW-Bildern berechnet.

Den Autoren zufolge benötigt die neue Kalibrierungsmethode eine deutlich geringere Anzahl von rechnerischen Parametern und führt zu verlässlicheren Tiefenkarten (weniger Projektionsfehler und Ausreißer). Im Fall einer Lytro Lichtfeld-Kamera reichten zudem bereits 6-9 Bilder für die Kalibrierung.

Geometrische Kalibrierung von MLA-basierten Lichtfeld-Kameras auf Basis von Linien-Charakteristika in RAW-Bildern (Bild: Bok et al. 2014) Geometrische Kalibrierung von MLA-basierten Lichtfeld-Kameras auf Basis von Linien-Charakteristika in RAW-Bildern (Bild: Bok et al. 2014) Geometrische Kalibrierung von MLA-basierten Lichtfeld-Kameras auf Basis von Linien-Charakteristika in RAW-Bildern (Bild: Bok et al. 2014)
Geometrische Kalibrierung von MLA-basierten Lichtfeld-Kameras auf Basis von Linien-Charakteristika in RAW-Bildern (Bild: Bok et al. 2014) Geometrische Kalibrierung von MLA-basierten Lichtfeld-Kameras auf Basis von Linien-Charakteristika in RAW-Bildern (Bild: Bok et al. 2014)

Zu den möglichen Anwendungen dieser Forschung zählen z.B. die Erstellung genauerer “sub-Apertur” Bilder und verbesserte metrische 3D-Netze (“3D mesh”) aus Lichtfeld-Bildern.

Nähere Informationen sowie Quellcode und Datensätze stehen hier zur Verfügung:
Bok Y, Hae-Gon J, In SK. 2014. Geometric Calibration of Micro-Lens-Based Light-Field Cameras Using Line Features. Computer Vision–ECCV 2014. Springer International Publishing, p. 47-61.

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