视觉研知

相机采集的N步相移图案可以表示为 \begin{equation} \begin{split} I_n &=a+b \cos(\varphi+\Delta\varphi_n)\\ &=a+b\cos\varphi\cos\Delta\varphi_n-b\sin\varphi\sin\Delta\varphi_n \end{split} \end{equation} 将bcos⁡φb\cos\varphibcosφ记作ccc，将bsin⁡φb\sin\varphibsinφ记作sss，那么 \begin{equation} I_n=a+c\cos\Delta\varphi_n-s\sin\Delta\varphi_n \end{equation} 我们需要从N个公式（2）中求取未知量a,ca,ca,c和sss,很自然地采用最小二乘法求解，最优化以下偏差： \begin{equation} \varepsilon=\sum_{n=1}^N \big(I_n-(a+c\cos\Delta\varphi_n-s\sin\Delta\varphi_n)\bi ...

学习资源汇总 研究个人或机构 Prof. Chao Zuo |‍ 左 超‍ ‍, 南京理工大学 - 智能计算成像实验室 Professor Song Zhang, Purdue University, YZT Lab Dr. Beiwen Li, Iowa State University,High-dimensional Optical Sensing Laboratory (HDOSL) Ir Dr Daniel P.K. Lun, 香港理工大学 Zhaoyang Wang, The Catholic University of America Hongwei Guo (郭红卫), 上海大学 Dongliang Zheng,南京理工大学 Yongkai Yin (殷永凯),Shandong University Qian Kemao,Nanyang Technological University Daniel Lau,Kentucky Utilities Professor of Electrical Engineering, University of Kentucky ...

Links About Light Field 斯坦福大学光场数据库：老牌斯坦福大学计算机图形实验室(Computer Graphics Laboratory)提供的，该数据库所在网站还提供了光场的采集设备，相机标定以及可视化工具。 斯坦福大学计算机图形实验室的Marc Levoy教授做的动画仿真，利于理解。Flash applets on some technical aspects of photography，这里面详细地介绍了相机的各种参数变化对应的光路图的变化，强烈推荐。 HCI光场数据集，千呼万唤始出来，有好长一段时间这个数据集突然消失了（可能是在维护数据）。如今以新的面貌重现天日，真的让人喜出望外。对于其数据集，HCI提供的解码工具；这是要建立与Middlebury齐名的数据集（包括评价排名）的节奏啊！（ps:日后整理，很感兴趣） Ravi Ramamoorthi教授主页，一位计算成像，计算机视觉领域的大神，他所在组发表了很多高质量的文章，详情可参考他的主页。 光场实验室网站，研究光场领域，隶属于Ravi Ramamoorthi教授。这里将是研究光场领域深度图像获取，三维 ...

1. 视场的确定 视场由以下因素确定： 被测零件最大尺寸 被测零件在平移和旋转方向上的位置误差 为避免意外情况故意对零件边缘进行偏移 为适应相机芯片尺寸比率而扩大的视场 如上图所示，1为零件实际尺寸，2为最大的平移和旋转误差，3为综合1、2而设计的最小视场，4为为了增大系统容许量避免一些意外情况而故意扩大的视场，5为考虑到相机芯片的长宽比例而扩大的视场。 所以视场的计算公式为 视场=最大零件尺寸+位置误差+故意扩大部分+为适应相机芯片长宽比例而扩大的部分 2. 分辨率计算 Rc=FOV/RcR_c=FOV/R_cRc​=FOV/Rc​ Rc=FOV/RsR_c=FOV/R_sRc​=FOV/Rs​ 名称 变量 单位 相机分辨率 RcR_cRc​ 像素 空间分辨率 RsR_sRs​ mm/像素 视场 FOV mm 所检测的最小特征尺寸 SfS_fSf​ mm 对应最小特征尺寸的像素数 NfN_fNf​ 像素 如果视场已知，则相机的分辨率计算如下： Rc=FOVRs=FOV⋅NfSfR_c= \frac {FOV} {R_s}=FO ...