7、高分辨率全光感知与光场重建技术解析

高分辨率全光感知与光场重建技术解析

1. 高分辨率全光感知与动态层更新策略

在高分辨率全光感知中，动态层更新策略的评估涉及多个方面。通过输入 RGB 图像，利用高斯混合模型（GMM）生成前景对象掩码，再经过密集条件随机场（Dense CRF）对掩码进行细化。不同处理方式下的渲染结果有所不同，未使用动态掩码的渲染、使用 GMM 生成动态掩码的渲染以及使用 Dense CRF 细化动态掩码的渲染，效果各有差异。其中，经过细化的前景对象掩码能够消除伪影，在局部区域实现更具沉浸感的渲染效果。

整体而言，一种高效的渲染流程利用高分辨率 RGB 全景图和高质量深度图的优势，实现生动的全景 3D 千兆像素视频拍摄。

2. 光场成像与重建的背景与挑战

光场成像作为一种广泛应用的技术，用于描绘场景的 3D 外观。与传统 3D 图形系统的输入不同，光场相机仅捕捉一组 2D 图像，这些图像不仅包含每个像素的累积强度，还包含不同方向的光线信息。通常通过从不同视角获取多个图像或使用微透镜阵列来获取这些数据。

然而，由于传感器分辨率有限，现有系统必须在空间分辨率和角度分辨率之间进行平衡。这就需要更先进的光场重建算法，从更稀疏的输入视图和更宽的基线中恢复高保真、大规模的场景。

3. 光场图像重建

光场成像虽然带来了很多便利，但在实际应用中存在一些挑战。例如，动态场景或有限的采集时间会导致角度维度采样不足。为了实现高质量的渲染，相邻视图之间的视差必须小于 1 像素，即需要密集采样的光场。但采样光场中的大视差和场景中的非朗伯效应（如珠宝、皮毛、玻璃和人脸等）会影响新渲染视图的质量。

传统的光场渲染方法常使用