光场(Light Field)原理
所谓光场,即是空间中任意点发出的任意方向的光的集合。
光是载体,携带了物体的信息,在3D空间中任意一束光我们用5个参数来定义,位置坐标x, y, z和方向坐标角θ,φ。如图1所示:
图1:光的5D表示
如果将目标锁定为一个观测的物体,将自身限制在物体的周围,由物体发出的光线的所有集合就可以用4D来表示(图2的方式定义光线),并定义为4D光场。
图2:光的4D表示
Marc Levoy在1996年SIGGRAPH会议论文中的光场理论就是基于上述表示方法之上的。
所有的光场理论的应用基础都是这篇大牛文章《Light field rendering》的思想和实现。
图3:光场成像原理
如图3(a)所示, 在目标物“龙”的周围我们可以拍摄不同位置不同角度的图片。
在图3(b)中黄色位置和红色2代表的位置上拍摄物体龙的信息基本相同,但是由于视场不同黄色位置获得的图像视场小于红色位置2,但是获得的细节信息多于红色位置2,
而红色位置1和红色位置3拍摄的图像包含部份黄色位置拍摄图像的信息,因此通过计算可以通过红色位置1,2,3的图像中部分信息计算出黄色位置拍摄的图像的全部信息。
由此,我们可以不在黄色位置拍摄图像,而通过红色位置1,2,3的图像计算出他的图像。
根据这种理论,通过在物体周围拍摄到足够的图片(如图3(b)),形成物体的光场如图3(c)所示,就可以获得任意位置拍摄到的图片,而无须真实的拍摄,从而获得“龙”的所有信息。
藉由这个原理,我们可以实现很多有意义的应用。其中最突出的两个方面就是光场相机和三维重建。
提到光场相机,就不能不说一下前段时间很火的Lytro,这个公司的CEO吴义仁的博士论文就是有关光场理论的实际应用的。
图4:Lytro光场相机
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