In this work, we propose a variational model for depth estimation from an image sequence
of a combined focus and aperture bracketing. In order to acquire the bracketed images,
we modified a Canon 600D DSLR camera. We model the depth estimation problem as a
minimization of an energy functional with a data fidelity term that takes into account the
focus measures from different apertures. The energy to minimize is completed with a
regularization term based on the Total Variation. Depth estimation ...
In this work, we propose a variational model for depth estimation from an image sequence
of a combined focus and aperture bracketing. In order to acquire the bracketed images,
we modified a Canon 600D DSLR camera. We model the depth estimation problem as a
minimization of an energy functional with a data fidelity term that takes into account the
focus measures from different apertures. The energy to minimize is completed with a
regularization term based on the Total Variation. Depth estimation using focus measures
relies on local contrast. Homogeneous regions of the image have low local contrast,
independently if they are focused or not, so this affects to the rightness of the estimated
depth map. To overcome this problem, we propose a measure of reliability of the depth
map and use inpainting techniques to improve the depth values on those areas with low
reliability. The work is completed with the computation of an all-in-focus image. Finally,
we also show experiments over different focus/aperture bracketings from various scenes
and evaluate the behaviour of the algorithm by contrasting certain parameters.
+
En aquest treball proposem un model variacional per estimar la profunditat d’una
seqüencia d’imatges obtingudes a partir de la combinació de “bracketings” de focus i
obertura de diafragma. Per tal d’obtenir aquesta seqüencia d’imatges hem modificat el
firmware d’una càmera DSLR Canon 600D. Modelem el problema d’estimació de
profunditat com una minimització d’un funcional d’energia amb un terme de fidelitat de
les dades que té en conta les mesures de focus de diferents obertures. L’energia a
minimitzar ...
En aquest treball proposem un model variacional per estimar la profunditat d’una
seqüencia d’imatges obtingudes a partir de la combinació de “bracketings” de focus i
obertura de diafragma. Per tal d’obtenir aquesta seqüencia d’imatges hem modificat el
firmware d’una càmera DSLR Canon 600D. Modelem el problema d’estimació de
profunditat com una minimització d’un funcional d’energia amb un terme de fidelitat de
les dades que té en conta les mesures de focus de diferents obertures. L’energia a
minimitzar es completa amb un terme de regularització basat en la Variació Total.
L’estimació de profunditat mitjançant mesures de focus té en conta el contrast local. Les
regions homogènies de la imatge tenen un contrast local baix, independentment de si estan
enfocades o no, per tant això afecta a la credibilitat del mapa de profunditat estimat. Per
afrontar aquest problema, proposem una mesura de credibilitat del mapa de profunditat i
utilitzem tècniques d’”inpainting” per millorar els valors de distància d’aquelles zones
amb una mesura de credibilitat baixa. El treball es completa amb el càlcul d’una imatge
“all-in-focus. Finalment, també mostrem experiments sobre diferents “bracketings” de
focus/obertura de diverses escenes i avaluem el comportament de l’algoritme contrastant
certs paràmetres.
+