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斯坦福研發4D攝像頭 強化光場攝像機畫面及視場效果

2017-08-14
關鍵詞: 4D攝像頭 斯坦福

  據外媒報道,斯坦福大學及加州大學圣地亞哥分校(University of California San Diego,UCSD)研發了一款單中心透鏡(monocentric lens),并將該透鏡與多個采用了微透鏡陣列(microlens array)的感器相連,大幅提升了光場(light field,LF)所能捕獲的視場(field of view,FOV)——該款攝像頭能生成4D影像,可捕獲138°視場范圍內的信息。

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  該攝像頭被用于首款采用單鏡頭、寬視場(也有譯為“廣視域”,wide field of view)的光場攝像機中,可產生信息豐富的影像及視頻幀,進而使機器人能更好地執行全球導航并了解物距(object distance)及表面紋理(surface texture)等特定環境信息。據研究人員預計,未來該項技術將被應用于自動駕駛車輛中并強化其性能。此外,該項技術還將被用于虛擬現實(VR)技術。研究人員在今年7月舉辦的2017計算機視覺與模式識別會議(CVPR 2017)上展示了該項新技術。

  據斯坦福大學電氣工程學教授Gordon Wetzstein透露:“對計算機視覺應用的拓展而言,光場捕獲及處理能力發揮著重要的作用,可提供豐富的紋理、深度信息(depth information),簡化任務的復雜程度。盡管光場攝像頭已實現商業化應用,但當前的設備尚無法提供寬視場影像,這是由于其在一定程度上受限于魚眼透鏡(fisheye lenses),從根本上講,后者的入瞳直徑(entrance pupil diameter)受限,進而嚴重制約了深度靈敏度(depth sensitivity)。”

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  他還表示:“在這項研究中,我們談到了一款全新緊湊型光學設計,將單中心透鏡與多個采用了微透鏡陣列的傳感器相連接,將光場攝像頭的視場捕獲能力提升到空前水平。得益于優異的光場表現能力,研究團隊提出了一套全新的方法,高效地實現了球面透鏡(spherical lens)與平面傳感器(planar sensors)的連接,取代了價格高昂、體積龐大的纖維束(fiber bundles)。”

  該團隊制作了一部單傳感器光場攝像機樣機,旋轉與固定式主透鏡相對的傳感器,進而模擬寬視場的多傳感器情境。最終,該團隊還談到了一套處理工具鏈(processing toolchain),其中包括:一款實用的球面光場參數設定。此外,該團隊還論證了關于室內及室外全景(indoor and outdoor panoramas with)的深度估算(depth estimation)及捕獲后重新聚焦(post-capture refocus),其4D影像的像素值為15 × 15 × 1600 × 200(72 MPix),視場為138°。

  Gordon Wetzstein教授與加州大學圣地亞哥分校的電氣工程學教授Joseph Ford開展合作,共同推動該研究項目。加州大學圣地亞哥分校的研究人員設計了一款球面鏡,可為該攝像頭提供極寬的視場,其視場涵蓋了攝像頭周邊近三分之一的區域。

  Ford教授所帶領的團隊早前參與了美國國防部高級研究計劃局(DARPA)的“SCENICC”計劃并研發了一款球面鏡,旨在打造一款緊湊型視頻攝像頭,該產品可捕獲360度高清全景影像,各視頻幀數可達1.25億像素量(125 megapixels)。在該項目中,光導纖維束(fiber optic bundles)所用視頻攝像頭將球面影像與傳統的平面影像焦點平面(flat focal planes)相結合,進而提升其畫面性能,但其成本較高。

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  Dansereau教授

  新款攝像頭采用了一種球面透鏡,可借助小晶體及數字信號處理來消除纖維束。Ford教授實驗室的光學設計與系統集成硬件技術與Wetzstein實驗室的信號處理及算法技術的結合產生了一套數字化方案,在產生極寬的影像的同時提升其圖片分辨率。

  該款攝像頭還依賴于斯坦福大學研發的光場攝影(light field photography)技術,可提供4D影像。該款攝像頭可捕獲射向透鏡的雙軸線方向的光線,并將該光照信息與2D影像相結合。光場攝影的另一項特點是在捕獲影像后可對影像重新聚焦,因為該影像包括光源位置及光源方向(light position and direction)。機器人或將采用該項技術,使其視野不受雨水及其他遮擋物的影響。

  該款攝像頭像常規攝像頭一樣,能夠遠距離運行,其設計旨在提升特寫影像(close-up images)的品質。作為虛擬現實系統的一部分,其深度信息或將生成更多的現實場景的無縫效果圖,以便更好地為實現這類場景與虛擬部件的一體化提供支持。

  目前,該款攝像頭處于概念驗證階段,該團隊計劃了制作一款緊湊型樣機,用于在機器人上進行測試。該研究由美國國家科學基金會(NSF)/英特爾視覺及體驗運算伙伴項目(Intel Partnership on Visual and Experiential Computing)提供資金。


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