基于双螺旋相位板的单目三维编码成像

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... View More