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Matlab光场代码-Sheared-EPI：探索剪切EPI结构在光场重建中的应用

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简介：
本项目使用MATLAB开发，旨在研究和实现剪切EPI（Sheared EPI）技术在光场图像重建中的创新应用，通过优化算法提升图像质量和处理效率。 用于光场重建的剪切EPI结构学习（IEEETIP2019）的Matlab演示代码。 使用方法：请在本地下载Lytro数据，并将光场保存于名为“Scenes”的文件夹下。测试代码前，请先解压文件“matconvnet.zip”并运行“.matconvnet/matlab/vl_setupnn.m”进行安装，确保路径中包含函数和 matconvnet/matlab。演示代码为“main_2x2to7x7.m”，批处理代码是“Batch_process.m”。 引用：@article{wuTIP2019, title={Learning Sheared EPI Structure for Light Field Reconstruction},

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  • Matlab光场代码-Sheared-EPI：探索剪切EPI结构在光场重建中的应用
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    本项目使用MATLAB开发，旨在研究和实现剪切EPI（Sheared EPI）技术在光场图像重建中的创新应用，通过优化算法提升图像质量和处理效率。 用于光场重建的剪切EPI结构学习（IEEETIP2019）的Matlab演示代码。 使用方法：请在本地下载Lytro数据，并将光场保存于名为“Scenes”的文件夹下。测试代码前，请先解压文件“matconvnet.zip”并运行“.matconvnet/matlab/vl_setupnn.m”进行安装，确保路径中包含函数和 matconvnet/matlab。演示代码为“main_2x2to7x7.m”，批处理代码是“Batch_process.m”。 引用：@article{wuTIP2019, title={Learning Sheared EPI Structure for Light Field Reconstruction},
     
  • 光场EPI文档
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    《光场EPI文档》是一份关于光场技术在电子摄影和图像处理领域应用的研究资料，深入探讨了该技术的工作原理及最新进展。 ### 光场EPI文件知识点解析 #### 一、引言与背景 在计算机视觉领域，重建三维场景是一项核心任务。由于成像过程仅捕捉到三个观看维度中的两个，使得从单一二维图像中完全恢复出三维场景变得非常困难。人类视觉能够通过利用连续图像之间的时空连续性来规避这一限制，从而实现对三维结构的有效识别。 #### 二、EPI（Epipolar Plane Image）图原理 **1. 定义：** EPI图是指沿表极平面进行投影的一系列图像，这些图像能有效地编码物体的空间位置及时间序列中的遮挡关系等信息。表极平面是由两个视点确定的一个平面，其中包含了一条表极线（Epipolar Line），这条线上的点对应于不同视点下的相同三维空间点。 **2. 直观理解：** 想象一个场景中有两个摄像机同时拍摄同一物体，这两个摄像机的位置决定了一个表极平面。在每个摄像机所拍摄的图像上，物体上的每个点都会映射到一条表极线上，而EPI图就是将这些表极线投影到一起形成的图像序列。 **3. 应用场景：** - **静态场景重建：**通过对EPI图的分析可以获取物体的三维位置信息。 - **动态场景分析：**EPI图能帮助识别物体间的遮挡关系，进而推断物体运动状态。 - **自由空间建模：**基于EPI图可以构建三维环境中“自由空间”的地图，即无障碍区域。 **4. 特点：** - **直线摄像机运动：**当摄像机沿着直线移动时，EPI图呈现出简单的线性结构，这使得分析变得更加容易。 - **非线性运动与曲面物体：**通过引入项目几何学中的对偶性原理，EPI技术可以扩展到更复杂的摄像机运动轨迹以及曲面物体。 #### 三、EPI图的实现方式 **1. 摄像机运动模型：** 为了构建EPI图，首先需要了解摄像机的运动方式。对于直线运动，EPI图具有直观的线性结构；而对于更复杂的运动，则需要借助数学工具如对偶性原理来进行分析。 **2. 数据采集：** - **密集图像序列：**EPI图的构建依赖于一系列连续且密集的图像，这些图像通常是在短时间内快速拍摄得到的。 - **同步与标定：**为了确保数据的准确性，需要对多台摄像机进行精确的时间同步，并进行标定以确定它们的空间位置关系。 **3. 数据处理：** - **表极平面确定：**根据摄像机的位置和方向计算出表极平面。 - **特征提取与匹配：**利用图像处理技术提取关键特征点，并在不同的图像之间进行匹配。 - **三维重构：**结合摄像机的运动参数和特征点匹配结果，进行三维空间点的重构。 **4. 遮挡边界检测：** EPI图不仅包含了物体的空间位置信息，还能够反映物体之间的遮挡关系。通过对EPI图的分析，可以自动检测出遮挡边界，这对于理解和重建三维场景至关重要。 #### 四、光场相机实现方式 **1. 原理：** 光场相机是一种特殊的摄像设备，它不仅记录了光线的颜色和强度，还记录了光线的方向信息。这种特性使得光场相机能够在拍摄过程中收集到丰富的三维信息。 **2. 技术特点：** - **微透镜阵列：**光场相机的核心部件是位于传感器前的微透镜阵列，这些微透镜能够捕获光线的不同方向。 - **高分辨率传感器：**为了精确地记录来自不同方向的光线，光场相机通常配备有高分辨率的传感器。 - **后期处理能力：**由于光场相机捕捉的数据量巨大，因此需要强大的计算能力来进行后处理，包括三维重构、深度图生成等。 **3. 应用场景：** - **电影制作：**在影视行业中，光场相机可以用来拍摄具有真实感的虚拟场景。 - **科学研究：**光场相机在生物学、医学等领域有着广泛的应用前景，例如用于研究细胞结构或人体器官的功能。 - **虚拟现实与增强现实：**通过捕捉真实的三维环境，光场相机能够为VR/AR应用提供更加沉浸式的体验。 EPI图和光场相机都是现代计算机视觉领域的重要技术。它们通过对连续图像序列的分析实现了对复杂三维场景的有效重建。随着相关技术的发展和完善，在未来这些技术将在更多领域发挥更大的作用。
     
  • MATLAB在偏振光场及斯托克斯矢量光场偏振中的应用.rar
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    本资源探讨了MATLAB在分析和模拟偏振光场及斯托克斯矢量光场方面的应用，提供了相关算法与仿真代码，适用于光学研究和教学。 利用MATLAB对斯托克斯矢量进行偏振光场的重构与分析。
     
  • Epi Info的中文版本
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    Epi Info的中文版是为中国公共卫生专业人士开发的一款流行病学数据分析软件，支持数据录入、统计分析及地图绘制等功能。 Epi Info 教程（中文版）.pdf 提供了关于如何使用 Epi Info 软件的详细指导，适用于需要进行流行病学数据分析的研究人员和技术人员。文档涵盖了从安装到实际操作的各项内容，非常适合初学者快速上手并掌握软件功能。
     
  • 二维FDFD计算光子晶体结构场的MATLAB代码下载
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    本资源提供基于MATLAB的二维FDFD算法代码用于计算光子晶体中的电磁场分布。适合科研人员和学生学习与应用。免费下载，便于开展相关研究工作。 Matlab fdfd代码用于计算任意二维光子晶体结构在给定波长下的传播场。
     
  • GaN PIN光电探测器在显示与光电技术中的应用结构
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    本研究探讨了GaN PIN光电探测器在显示及光电技术领域的应用结构，分析其性能优势和潜在应用场景。 GaN PIN光电探测器是显示与光电技术领域中的关键传感器件，在紫外光检测方面具有显著优势。PIN结构（即P型-本征-N型结构）因其独特的性能在提高器件效率上表现出众。 以下是关于GaN PIN光电探测器的详细说明及其优点： 1. **低暗电流**：由于较高的势垒，这种类型的光电探测器可以减少无光照条件下的电流流动。这有助于降低噪声水平，在没有光源的情况下提高了信号与噪音的比例，使检测更加灵敏。 2. **高速响应**：高阻抗特性使得PIN结构的GaN光电探测器能够快速响应光强度的变化，从而提高其工作速度。这对于需要实时监测的应用至关重要。 3. **适应焦平面阵列读出电路**：由于其高阻抗特点，该类型的器件可以与大规模并行检测系统中的焦平面阵列读出电路兼容，适用于紫外光谱仪或天文观测设备等应用。 4. **量子效率和响应速度可调**：通过调整本征层厚度来改变探测器的量子效率及响应时间。这使得设计者可以根据具体需求优化器件性能。 5. **低偏压操作能力**：GaN PIN光电探测器能够在较低电压甚至零电压下工作，从而降低电源消耗并提高能源使用效率。 在制造过程中，通常包括以下步骤： - 在蓝宝石衬底上沉积20nm厚的低压缓冲层，以提供良好的晶格匹配和生长基础。 - 接着，在上面沉积500nm厚的n型Al0.5Ga0.5N层作为导电层，增加材料的电导率。 - 然后，生长本征层Al0.4Ga0.6N。该步骤中，通过调整铝含量从50%到40%，形成17nm厚的过渡层以减少缺陷并优化异质结势垒。 - 接下来，在上面沉积100nm厚的掺Mg p型Al0.4Ga0.6N层用于形成P-N结，并提供必要的电荷载流子。 - 最后，添加5nm薄p型GaN层以改善欧姆接触并减少光吸收。 在触点部分使用半透明NiAu作为P型接触和TiAu作为N型接触确保良好导电性的同时允许光线通过。 综上所述，通过精心设计的PIN结构与材料组合，GaN PIN光电探测器实现了高效、高速的紫外光检测能力，并广泛应用于环境监测、生物医学检测以及安全监控等领域中，对推动显示和光电技术的进步具有重要意义。
     
  • 基于Matlab的超分辨率代码-LightFieldAngularSR：利用空间角线索进行高效精细光场重建
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    LightFieldAngularSR是一款基于MATLAB开发的开源工具箱，专为利用空间角度信息提升光场图像的分辨率而设计。通过引入先进的算法，该软件能够显著提高光场数据的解析度和细节展现能力，适用于科研与工业领域对高质量图像重建的需求。 超分辨率MATLAB代码基于ECCV2018论文中的空间角线索的深度精细建模快速重建光场。此外，请参考我们的TIP2018论文：“使用深度有效空间角可分离卷积的光场空间超分辨率”，该论文同样提供了一套火炬-Matlab实现代码。 本段落介绍了一个基于学习的方法，能够在一次前向传递中从稀疏采样的光线场快速准确地生成密集采样后的光线场。要求和依赖关系包括MATLAB、CUDA以及cuDNN（若使用GPU）。如果不采用cuDNN，请修改install.m文件中的设置；同时需要matconvnet库，并且应使用此代码仓库提供的版本，其中包含我们编写的4D卷积功能。 安装过程： #启动MATLAB $ matlab >> >> install 进行训练时请在init_o中操作。
     
  • 光场相机中傅里叶切片成像定理的应用
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    本文探讨了傅里叶切片成像原理在光场相机中的应用，分析其如何实现高分辨率三维成像，并讨论该技术的优势与局限性。 光场相机1.0的渲染过程基于傅里叶切片成像定理进行操作。该原理允许通过捕获光线的方向与位置来重建场景中每一个像素点的所有可能视角，进而生成深度信息丰富的图像。 在光场成像过程中，首先采集包含所有入射光线方向和强度的数据，并将其转换为数字形式存储下来。然后利用傅里叶切片理论对数据进行处理，通过算法模拟不同角度的视图效果，最终实现高质量渲染输出。这种方法可以有效提高视觉体验，在虚拟现实、增强现实等领域具有广泛应用前景。 总之，光场相机能够借助先进的成像技术获取更加全面和立体的信息，并且可以通过复杂的数学模型重建出逼真的三维场景图像。
     
  • 光场深度估算的MATLAB源代码
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    本作品提供了一套用于实现光场图像深度信息估计的MATLAB源代码。通过先进的算法处理，能够高效准确地从光场数据中提取深度图。 本代码对应文献：Yingqian Wang, Jungang Yang, Yu Mo, Chao Xiao, and Wei An, Disparity estimation for camera arrays using reliability guided disparity propagation, IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 21840-21849, 2018。本段落采用了基于置信度传播优化的深度估计算法，在估计深度的同时评估置信度，并依据置信度对深度值进行优化，尤其在稀疏化角度采样以及弱纹理场景中取得了较好的结果。此外还附上了本课题小组在实验室拍摄的布娃娃场景数据集。
     
  • 基于Matlab的光学相移结构光三维重建实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了光学相移结构光技术在三维重建中的应用，通过精确控制与分析相位变化，构建高质量的3D模型。 版本：matlab2019a 领域：光学 内容：使用Matlab实现结构光三维重建（相移） 适合人群：本科、硕士等教研学习使用