基于双螺旋相位板的单目三维编码成像
摘要
提出一种能够同时获得场景深度信息并实现景深拓展的成像方法。通过在相机的光瞳处引入双螺旋相位调制，将深度信息编码在图像中，使用端到端的深度学习技术对成像过程进行反演，最终得到景深拓展的图像和深度图。分析了相位板参数和物距对成像性能的影响，讨论了在给定的深度范围内合理选择相位板参数的方法。在NYU Depth V2数据集的深度范围内进行了仿真，深度估计相对误差最低可达8.3%，景深拓展后图像的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）最高分别可达35.254 dB和0.960，所提方法与传统光学系统相比景深可拓展数十倍以上，并且结果证明了缩小探测范围和增大物距可提升平均深度估计精度。针对闸机人脸识别等潜在的应用场景，以1.1~1.32 m为探测范围搭建了实物系统，在真实场景中深度估计的相对误差为2.2%，所提方法相比传统光学系统景深拓展约10倍。本文方法仅需在传统成像系统中加入一块相位板即可同时实现场景的深度估计和景深拓展功能，在低成本三维成像和检测领域具有一定的应用潜力。
引用本文（GB/T 7714）
张越 Zhang Yue, 蔡怀宇 Cai Huaiyu, 盛婧 Sheng Jing, 等. 基于双螺旋相位板的单目三维编码成像[J]. Acta Optica Sinica, 2024.
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