SlideShare a Scribd company logo
1 of 47
Download to read offline
Wprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światła
Krzysztof Wegner
Politechnika Poznańska
Katedra Telekomunikacji Multimedialnej i Mikroelektroniki
5 maja 2014
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 1 / 23
Budowa kamery
Kluczowe elementy
1 Układ optyczny
2 Matryca światłoczuła
3 Przesłona
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 2 / 23
Uproszczenia
1 Przestrzeń 2D
2 Obiekty punktowe
3 Emitują światło we wszystkich
kierunkach
4 Źdjęcie"jest obrazem 1D
otaczającego dwuwymiarowego
świata
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 3 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 4 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
A
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 4 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
A
x
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 4 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
A
x
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 4 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
A
x
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 4 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
A
x
A’
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 4 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 4 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 4 / 23
Równanie soczewki
1
f
=
1
x
+
1
x
(1)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’Wielkość
rozmycia
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’Wielkość
rozmycia
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’Wielkość
rozmycia
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’Wielkość
rozmycia
C’
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’Wielkość
rozmycia
C’
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Rozmycie obrazu
1
f
=
1
x
+
1
x
(2)
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’Wielkość
rozmycia
C’
Wielkość
rozmycia
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 5 / 23
Zmiana ostrości
1
f
=
1
x
+
1
x
(3)
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 6 / 23
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’
C’
Zmiana ostrości
1
f
=
1
x
+
1
x
(4)
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 7 / 23
Układ Optyczny
A
x
A’
x
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
B
C
B’
C’
Głębia ostrości
Układ Optyczny
A
B
C
A’
B’
C’
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
Wielkość
rozmycia
Wielkość
rozmycia
1 Obraz zawsze rejestrowany jest ze skończoną rozdzielczością
2 Jeśli wielkość rozmycia jest mniejsza od pojedynczego punktu obraz
uznajemy za ostry
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 8 / 23
Głębia ostrości
Układ Optyczny
A
B
C
A’
B’
C’
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
Wielkość
rozmycia
Wielkość
rozmycia
1 Obraz zawsze rejestrowany jest ze skończoną rozdzielczością
2 Jeśli wielkość rozmycia jest mniejsza od pojedynczego punktu obraz
uznajemy za ostry
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 8 / 23
Głębia ostrości
Układ Optyczny
A
B
C
A’
B’
C’
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
Wielkość
rozmycia
Wielkość
rozmycia
Głębia ostrości
1 Obraz zawsze rejestrowany jest ze skończoną rozdzielczością
2 Jeśli wielkość rozmycia jest mniejsza od pojedynczego punktu obraz
uznajemy za ostry
Głębia ostrości
D =
2 · size2
pixel · f 3 · x
(f − x )(f · sizepixel + (f − x ) · sizelens)(f · sizepixel + (x − f ) · sizelens)
(5)
D - głębia ostrości, f - ogniskowa układu optycznego, x - odległość
płaszczyzny obrazu od układu optycznego, sizepixel - plamka rozmycia -
wielkość punktu, sizelens - wielkość światła układu optycznego, zależne od
przesłony
1 Głębia ostrości zależy od ilości rejestrowych promieni (przesłony)
2 Zastosowanie przesłony
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 9 / 23
Kamera z przesłoną
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 10 / 23
Układ Optyczny
A
B
C
A’
B’
C’
Płaszczyzna obrazu Płaszczyzna ostrzenia
Wielkość
rozmycia
Wielkość
rozmycia
Głębia ostrości
Kamera z przesłoną
1 Głębia ostrości można zwiększyć zwiększając przesłonę
2 Prowadzi to jednak do spadku ilości rejestrowanego światła, a wiec
pogarsza stosunek sygnału do szumu
1 S2 - energia światła docierającego do soczewki
2 N2 - energia szumu przetwornika
3 S2
k - energia światła rejestrowanego przez układ z k krotną przesłoną
4 S2
k·N2 - Stosunek sygnału do szumu układ z k krotną przesłoną
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 11 / 23
Idealna kamera
Chcieli byśmy rejestrować wszystkie promienie - całe dostępne światło
Chcielibyśmy mieć nieskończoną głębię ostrości
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 12 / 23
Przestrzeń promieni - definicja
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 13 / 23
Przestrzeń promieni - definicja
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 13 / 23
Przestrzeń promieni - właściwości
1 Punkt w przestrzeni - linia w
przestrzeni promieni
2 Głębia - kąt nachylenia linii w
przestrzeni promieni
3 Przesłanianie
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 14 / 23
Przestrzeń promieni - rzutowanie obrazu
1 Kamera dokonuje rzutu
promieni wzdłuż pewnego
kierunku w przestrzeni promieni
2 O kierunku rzutu decyduje
położenie płaszczyzny ostrzenia
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 15 / 23
Przestrzeń promieni - rzutowanie obrazu
1 Kamera dokonuje rzutu
promieni wzdłuż pewnego
kierunku w przestrzeni promieni
2 O kierunku rzutu decyduje
położenie płaszczyzny ostrzenia
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 16 / 23
Przestrzeń promieni - zwiększenie głębi ostrości
1 Wielkość rozmycia decyduje o
głębi ostrości
2 Mniej promieni większa głębia
ostrości
3 Mniej światła większy stosunek
sygnału do szumu
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 17 / 23
Przestrzeń promieni - zwiększenie głębi ostrości
1 Wielkość rozmycia decyduje o
głębi ostrości
2 Mniej promieni większa głębia
ostrości
3 Mniej światła większy stosunek
sygnału do szumu
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 18 / 23
Kamera pola światła
1 Wiele układów optycznych -
rejestracja wszystkich promieni
2 Każdy układ optyczny rejestruje
małą liczbę promieni - większa
głębia ostrości
3 Identyczny stosunek sygnału do
szumu jak w tradycyjnej
kamerze
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 19 / 23
Rekonstrukcja przestrzeni promieni
1 Wiele obrazów efektywnie
próbkuje przestrzeń promieni
2 Możliwa rekonstrukcja
przestrzeni promieni
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 20 / 23
Rekonstrukcja przestrzeni promieni
1 Wiele obrazów efektywnie
próbkuje przestrzeń promieni
2 Możliwa rekonstrukcja
przestrzeni promieni
3 Nawet gdy nie cała przestrzeń
promieni jest reprezentowana
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 21 / 23
Przestrzeń trójwymiarowa
1 Przestrzeń promieni jest cztero-wymiarowa
2 Punkt padania promienia na płaszczyznę układu optycznego - x i y
3 Kierunek padania promienia na płaszczyznę układu optycznego -
najczęściej 2 kąty
4 Rzutowanie przestrzeni promieni na płaszczyznę
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 22 / 23
Dziękuje za uwagę
Pytania?
K. Wegner (KTMiM) LightFiled 5 maja 2014 23 / 23

More Related Content

Viewers also liked

Optimization algorithms for solving computer vision problems
Optimization algorithms for solving computer vision problemsOptimization algorithms for solving computer vision problems
Optimization algorithms for solving computer vision problemsKrzysztof Wegner
 
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczneTechniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczneKrzysztof Wegner
 
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...Krzysztof Wegner
 
Pierwsza Aplikacja Windows
Pierwsza Aplikacja WindowsPierwsza Aplikacja Windows
Pierwsza Aplikacja WindowsKrzysztof Wegner
 
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU W SEKWENCJI WIZYJNEJ
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU  W SEKWENCJI WIZYJNEJ DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU  W SEKWENCJI WIZYJNEJ
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU W SEKWENCJI WIZYJNEJ Krzysztof Wegner
 
Poznan Multiview video acquisition system
Poznan Multiview video acquisition systemPoznan Multiview video acquisition system
Poznan Multiview video acquisition systemKrzysztof Wegner
 
Zadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Zadanie Domowe z Teorii SygnałówZadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Zadanie Domowe z Teorii SygnałówKrzysztof Wegner
 
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...Krzysztof Wegner
 
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięćWyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięćKrzysztof Wegner
 
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznychImplementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznychKrzysztof Wegner
 
Telewizja trójwymiarowa - wyzwania
Telewizja trójwymiarowa - wyzwaniaTelewizja trójwymiarowa - wyzwania
Telewizja trójwymiarowa - wyzwaniaKrzysztof Wegner
 
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębiNowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębiKrzysztof Wegner
 

Viewers also liked (14)

Optimization algorithms for solving computer vision problems
Optimization algorithms for solving computer vision problemsOptimization algorithms for solving computer vision problems
Optimization algorithms for solving computer vision problems
 
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczneTechniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
 
3D-HEVC Test Model
3D-HEVC Test Model 3D-HEVC Test Model
3D-HEVC Test Model
 
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
 
Repozytoria GIT
Repozytoria GITRepozytoria GIT
Repozytoria GIT
 
Pierwsza Aplikacja Windows
Pierwsza Aplikacja WindowsPierwsza Aplikacja Windows
Pierwsza Aplikacja Windows
 
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU W SEKWENCJI WIZYJNEJ
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU  W SEKWENCJI WIZYJNEJ DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU  W SEKWENCJI WIZYJNEJ
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU W SEKWENCJI WIZYJNEJ
 
Poznan Multiview video acquisition system
Poznan Multiview video acquisition systemPoznan Multiview video acquisition system
Poznan Multiview video acquisition system
 
Zadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Zadanie Domowe z Teorii SygnałówZadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Zadanie Domowe z Teorii Sygnałów
 
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
 
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięćWyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
 
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznychImplementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznych
 
Telewizja trójwymiarowa - wyzwania
Telewizja trójwymiarowa - wyzwaniaTelewizja trójwymiarowa - wyzwania
Telewizja trójwymiarowa - wyzwania
 
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębiNowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębi
 

More from Krzysztof Wegner

Wprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światła
Wprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światłaWprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światła
Wprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światłaKrzysztof Wegner
 
Techniki rejestracji i przetwarzania pola światła
Techniki rejestracji i przetwarzania pola światłaTechniki rejestracji i przetwarzania pola światła
Techniki rejestracji i przetwarzania pola światłaKrzysztof Wegner
 
New omnidirectional test sequences
New omnidirectional test sequencesNew omnidirectional test sequences
New omnidirectional test sequencesKrzysztof Wegner
 
Omni LightFiled Experimental System
Omni LightFiled Experimental SystemOmni LightFiled Experimental System
Omni LightFiled Experimental SystemKrzysztof Wegner
 
Overview of the evaluation framework for 3DoF+
Overview of the evaluation framework for 3DoF+Overview of the evaluation framework for 3DoF+
Overview of the evaluation framework for 3DoF+Krzysztof Wegner
 

More from Krzysztof Wegner (9)

Wprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światła
Wprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światłaWprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światła
Wprowadzenie teoretyczne do przestrzeni pola światła
 
Techniki rejestracji i przetwarzania pola światła
Techniki rejestracji i przetwarzania pola światłaTechniki rejestracji i przetwarzania pola światła
Techniki rejestracji i przetwarzania pola światła
 
MUCHA StartCupDay
MUCHA StartCupDayMUCHA StartCupDay
MUCHA StartCupDay
 
3DoF+ Framework Overview
3DoF+ Framework Overview3DoF+ Framework Overview
3DoF+ Framework Overview
 
New omnidirectional test sequences
New omnidirectional test sequencesNew omnidirectional test sequences
New omnidirectional test sequences
 
Omni LightFiled System
Omni LightFiled SystemOmni LightFiled System
Omni LightFiled System
 
Omni LightFiled Experimental System
Omni LightFiled Experimental SystemOmni LightFiled Experimental System
Omni LightFiled Experimental System
 
MTP_2023_Mucha.pptx
MTP_2023_Mucha.pptxMTP_2023_Mucha.pptx
MTP_2023_Mucha.pptx
 
Overview of the evaluation framework for 3DoF+
Overview of the evaluation framework for 3DoF+Overview of the evaluation framework for 3DoF+
Overview of the evaluation framework for 3DoF+
 

Light filed