JP2017182796A5 - - Google Patents
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Description
多数の実装形態が説明された。それにもかかわらず、様々な変更形態がなされ得ることが理解されるであろう。例えば、異なる実装形態の要素が、他の実装形態をもたらすために、結合、補足、変更または除去されてもよい。加えて、当業者は、他の構造およびプロセスが、開示されているものの代わりに用いられてもよく、その結果得られる実装形態は、開示されている実装形態と少なくとも実質的に同じ機能を少なくとも実質的に同じ様態で遂行し、少なくとも実質的に同じ結果を達成することを理解するであろう。したがって、これらおよび他の実装形態が本出願によって企図されている。
また、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限定されない。
(付記1)
シーンを表すライトフィールドデータを処理する方法であって、前記ライトフィールドデータが複数の要素を含み、4次元座標が前記複数の要素の各要素に関連付けられ、前記方法は、
光線を各要素に関連付けることであって、前記光線は、各前記要素に関連付けられた前記4次元座標から得られる、関連付けることと、
前記要素毎に深度情報を決定することと、
前記深度情報に従って前記シーン内における各前記光線の起点を決定することと、
前記シーンにおいて同じ起点を有する光線をグループ化して、複数のグループを形成することと、
前記複数のグループのうちのグループの少なくとも1つの対について、前記少なくとも1つの対を形成する第1の光線グループと第2の光線グループとの間の関係を確立することであって、重みが前記関係に関連付けられ、
前記第1のグループの前記光線の少なくとも一部の光線毎に、前記第2のグループの光線が前記第1のグループの前記光線の近傍内に含まれる場合に、前記第2のグループの前記光線と前記第1のグループの前記光線との差を算出し、
前記差を合計することによって前記重みを決定する
ことによって決定される、確立することと、
前記ライトフィールドデータを前記複数のグループおよび前記関係に従って処理することと
を含む、方法。
(付記2)
‘i’により参照され、4次元座標(si,ti,xi,yi)を用いて表現された第1の光線、および‘j’により参照され、4次元座標(sj,tj,xj,yj)を用いて表現された第2の光線は、以下:
xi+(si−sj)×D(si,ti,xi,yi)−xj<E1、かつ
yi+(ti−tj)×D(si,ti,xi,yi)−yj<E2
の場合に、前記複数のグループのうちの同じグループにグループ化され、ここで、D(si,ti,xi,yi)は、前記第1の光線に関連付けられた前記深度情報に対応し、E1は、第1の決定値に対応し、およびE2は、第2の決定値に対応する、付記1に記載の方法。
(付記3)
前記第1の光線および前記第2の光線は、以下の条件:
xj+(sj−si)×D(sj,tj,xj,yj)−xi<E1、かつ
yj+(tj−ti)×D(sj,tj,xj,yj)−yi<E2
がさらに満たされる場合に、前記同じグループにグループ化され、ここで、D(sj,tj,xj,yj)は、前記第2の光線に関連付けられた前記深度情報に対応する、付記2に記載の方法。
(付記4)
少なくとも1つの光線が前記複数のグループのうちのグループに割り当てられない、付記1〜3のいずれかに記載の方法。
(付記5)
前記処理は、前記ライトフィールドデータを前記関係に従ってセグメント化することを含む、付記1に記載の方法。
(付記6)
シーンを表すライトフィールドデータを処理するように適合されたデバイスであって、前記ライトフィールドデータが複数の要素を含み、4次元座標が前記複数の要素の各要素に関連付けられ、前記デバイスは、
光線を各要素に関連付けることであって、前記光線は、前記各要素に関連付けられた前記4次元座標から得られる、関連付けることと、
前記要素毎に深度情報を決定することと、
前記深度情報に従って前記シーン内における各前記光線の起点を決定することと、
前記シーンにおいて同じ起点を有する光線をグループ化して、複数のグループを形成することと、
前記複数のグループのうちのグループの少なくとも1つの対について、前記少なくとも1つの対を形成する第1の光線グループと第2の光線グループとの間の関係を確立することであって、重みが前記関係に関連付けられ、
前記第1のグループの前記光線の少なくとも一部の光線毎に、前記第2のグループの光線が前記第1のグループの前記光線の近傍内に含まれる場合に、前記第2のグループの前記光線と前記第1のグループの前記光線との差を算出し、
前記差を合計することによって前記重みを決定する
ことによって決定される、確立することと、
前記ライトフィールドデータを前記複数のグループおよび前記関係に従って処理することと
を行うように構成された少なくとも1つのプロセッサを含む、デバイス。
(付記7)
前記少なくとも1つのプロセッサは、‘i’により参照され、4次元座標(si,ti,xi,yi)を用いて表現された第1の光線、および‘j’により参照され、4次元座標(sj,tj,xj,yj)を用いて表現された第2の光線を、以下:
xi+(si−sj)×D(si,ti,xi,yi)−xj<E1、かつ
yi+(ti−tj)×D(si,ti,xi,yi)−yj<E2
の場合に、前記複数のグループのうちの同じグループにグループ化するように構成され、ここで、D(si,ti,xi,yi)は、前記第1の光線に関連付けられた前記深度情報に対応し、E1は、第1の決定値に対応し、およびE2は、第2の決定値に対応する、付記6に記載のデバイス。
(付記8)
前記少なくとも1つのプロセッサは、以下の条件:
xj+(sj−si)×D(sj,tj,xj,yj)−xi<E1、かつ
yj+(tj−ti)×D(sj,tj,xj,yj)−yi<E2
がさらに満たされる場合に、前記第1の光線および前記第2の光線を前記同じグループにグループ化するように構成され、ここで、D(sj,tj,xj,yj)は、前記第2の光線に関連付けられた前記深度情報に対応する、付記7に記載のデバイス。
(付記9)
少なくとも1つの光線が前記複数のグループのうちのグループに割り当てられない、付記6〜8のいずれかに記載のデバイス。
(付記10)
前記少なくとも1つのプロセッサは、前記ライトフィールドデータを前記関係に従ってセグメント化するようにさらに構成されている、付記6に記載のデバイス。
(付記11)
ライトフィールド取得デバイスと、請求項6〜10のいずれか一項に記載のデバイスとを含むマルチメディア端末。
(付記12)
プログラムコードの命令であって、プログラムがコンピュータ上で実行されると、付記1〜5のいずれかに記載の方法を実行するプログラムコードの命令を含むコンピュータプログラム製品。
(付記13)
プロセッサ可読媒体であって、プロセッサに、付記1〜5のいずれかに記載の方法の操作を遂行させるための命令をその中に記憶したプロセッサ可読媒体。
また、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限定されない。
(付記1)
シーンを表すライトフィールドデータを処理する方法であって、前記ライトフィールドデータが複数の要素を含み、4次元座標が前記複数の要素の各要素に関連付けられ、前記方法は、
光線を各要素に関連付けることであって、前記光線は、各前記要素に関連付けられた前記4次元座標から得られる、関連付けることと、
前記要素毎に深度情報を決定することと、
前記深度情報に従って前記シーン内における各前記光線の起点を決定することと、
前記シーンにおいて同じ起点を有する光線をグループ化して、複数のグループを形成することと、
前記複数のグループのうちのグループの少なくとも1つの対について、前記少なくとも1つの対を形成する第1の光線グループと第2の光線グループとの間の関係を確立することであって、重みが前記関係に関連付けられ、
前記第1のグループの前記光線の少なくとも一部の光線毎に、前記第2のグループの光線が前記第1のグループの前記光線の近傍内に含まれる場合に、前記第2のグループの前記光線と前記第1のグループの前記光線との差を算出し、
前記差を合計することによって前記重みを決定する
ことによって決定される、確立することと、
前記ライトフィールドデータを前記複数のグループおよび前記関係に従って処理することと
を含む、方法。
(付記2)
‘i’により参照され、4次元座標(si,ti,xi,yi)を用いて表現された第1の光線、および‘j’により参照され、4次元座標(sj,tj,xj,yj)を用いて表現された第2の光線は、以下:
xi+(si−sj)×D(si,ti,xi,yi)−xj<E1、かつ
yi+(ti−tj)×D(si,ti,xi,yi)−yj<E2
の場合に、前記複数のグループのうちの同じグループにグループ化され、ここで、D(si,ti,xi,yi)は、前記第1の光線に関連付けられた前記深度情報に対応し、E1は、第1の決定値に対応し、およびE2は、第2の決定値に対応する、付記1に記載の方法。
(付記3)
前記第1の光線および前記第2の光線は、以下の条件:
xj+(sj−si)×D(sj,tj,xj,yj)−xi<E1、かつ
yj+(tj−ti)×D(sj,tj,xj,yj)−yi<E2
がさらに満たされる場合に、前記同じグループにグループ化され、ここで、D(sj,tj,xj,yj)は、前記第2の光線に関連付けられた前記深度情報に対応する、付記2に記載の方法。
(付記4)
少なくとも1つの光線が前記複数のグループのうちのグループに割り当てられない、付記1〜3のいずれかに記載の方法。
(付記5)
前記処理は、前記ライトフィールドデータを前記関係に従ってセグメント化することを含む、付記1に記載の方法。
(付記6)
シーンを表すライトフィールドデータを処理するように適合されたデバイスであって、前記ライトフィールドデータが複数の要素を含み、4次元座標が前記複数の要素の各要素に関連付けられ、前記デバイスは、
光線を各要素に関連付けることであって、前記光線は、前記各要素に関連付けられた前記4次元座標から得られる、関連付けることと、
前記要素毎に深度情報を決定することと、
前記深度情報に従って前記シーン内における各前記光線の起点を決定することと、
前記シーンにおいて同じ起点を有する光線をグループ化して、複数のグループを形成することと、
前記複数のグループのうちのグループの少なくとも1つの対について、前記少なくとも1つの対を形成する第1の光線グループと第2の光線グループとの間の関係を確立することであって、重みが前記関係に関連付けられ、
前記第1のグループの前記光線の少なくとも一部の光線毎に、前記第2のグループの光線が前記第1のグループの前記光線の近傍内に含まれる場合に、前記第2のグループの前記光線と前記第1のグループの前記光線との差を算出し、
前記差を合計することによって前記重みを決定する
ことによって決定される、確立することと、
前記ライトフィールドデータを前記複数のグループおよび前記関係に従って処理することと
を行うように構成された少なくとも1つのプロセッサを含む、デバイス。
(付記7)
前記少なくとも1つのプロセッサは、‘i’により参照され、4次元座標(si,ti,xi,yi)を用いて表現された第1の光線、および‘j’により参照され、4次元座標(sj,tj,xj,yj)を用いて表現された第2の光線を、以下:
xi+(si−sj)×D(si,ti,xi,yi)−xj<E1、かつ
yi+(ti−tj)×D(si,ti,xi,yi)−yj<E2
の場合に、前記複数のグループのうちの同じグループにグループ化するように構成され、ここで、D(si,ti,xi,yi)は、前記第1の光線に関連付けられた前記深度情報に対応し、E1は、第1の決定値に対応し、およびE2は、第2の決定値に対応する、付記6に記載のデバイス。
(付記8)
前記少なくとも1つのプロセッサは、以下の条件:
xj+(sj−si)×D(sj,tj,xj,yj)−xi<E1、かつ
yj+(tj−ti)×D(sj,tj,xj,yj)−yi<E2
がさらに満たされる場合に、前記第1の光線および前記第2の光線を前記同じグループにグループ化するように構成され、ここで、D(sj,tj,xj,yj)は、前記第2の光線に関連付けられた前記深度情報に対応する、付記7に記載のデバイス。
(付記9)
少なくとも1つの光線が前記複数のグループのうちのグループに割り当てられない、付記6〜8のいずれかに記載のデバイス。
(付記10)
前記少なくとも1つのプロセッサは、前記ライトフィールドデータを前記関係に従ってセグメント化するようにさらに構成されている、付記6に記載のデバイス。
(付記11)
ライトフィールド取得デバイスと、請求項6〜10のいずれか一項に記載のデバイスとを含むマルチメディア端末。
(付記12)
プログラムコードの命令であって、プログラムがコンピュータ上で実行されると、付記1〜5のいずれかに記載の方法を実行するプログラムコードの命令を含むコンピュータプログラム製品。
(付記13)
プロセッサ可読媒体であって、プロセッサに、付記1〜5のいずれかに記載の方法の操作を遂行させるための命令をその中に記憶したプロセッサ可読媒体。
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US9979909B2 (en) | 2015-07-24 | 2018-05-22 | Lytro, Inc. | Automatic lens flare detection and correction for light-field images |
US10275892B2 (en) | 2016-06-09 | 2019-04-30 | Google Llc | Multi-view scene segmentation and propagation |
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US9900510B1 (en) * | 2016-12-08 | 2018-02-20 | Lytro, Inc. | Motion blur for light-field images |
US10594945B2 (en) | 2017-04-03 | 2020-03-17 | Google Llc | Generating dolly zoom effect using light field image data |
US10474227B2 (en) | 2017-05-09 | 2019-11-12 | Google Llc | Generation of virtual reality with 6 degrees of freedom from limited viewer data |
US10354399B2 (en) | 2017-05-25 | 2019-07-16 | Google Llc | Multi-view back-projection to a light-field |
US10545215B2 (en) | 2017-09-13 | 2020-01-28 | Google Llc | 4D camera tracking and optical stabilization |
US10776995B2 (en) * | 2017-10-17 | 2020-09-15 | Nvidia Corporation | Light fields as better backgrounds in rendering |
EP3493155A1 (en) * | 2017-12-01 | 2019-06-05 | Thomson Licensing | Surface color segmentation |
US10965862B2 (en) | 2018-01-18 | 2021-03-30 | Google Llc | Multi-camera navigation interface |
US10678056B2 (en) * | 2018-02-26 | 2020-06-09 | Google Llc | Augmented reality light field head-mounted displays |
KR102545980B1 (ko) | 2018-07-19 | 2023-06-21 | 액티브 서지컬, 인크. | 자동화된 수술 로봇을 위한 비전 시스템에서 깊이의 다중 모달 감지를 위한 시스템 및 방법 |
CN109360235B (zh) * | 2018-09-29 | 2022-07-19 | 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所 | 一种基于光场数据的混合深度估计方法 |
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WO2021035094A1 (en) | 2019-08-21 | 2021-02-25 | Activ Surgical, Inc. | Systems and methods for medical imaging |
CN112884877A (zh) * | 2021-02-19 | 2021-06-01 | 中国科学院微电子研究所 | 光场显示方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116630134A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-08-22 | 北京拙河科技有限公司 | 一种光场相机图像数据多线程处理方法及装置 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7129943B2 (en) * | 2002-11-15 | 2006-10-31 | Microsoft Corporation | System and method for feature-based light field morphing and texture transfer |
US20130070222A1 (en) * | 2011-09-19 | 2013-03-21 | D2S, Inc. | Method and System for Optimization of an Image on a Substrate to be Manufactured Using Optical Lithography |
ATE551841T1 (de) * | 2009-04-22 | 2012-04-15 | Raytrix Gmbh | Digitales bildgebungsverfahren zum synthetisieren eines bildes unter verwendung der mit einer plenoptischen kamera aufgezeichneten daten |
KR101675961B1 (ko) * | 2010-12-29 | 2016-11-14 | 삼성전자주식회사 | 적응적 부화소 렌더링 장치 및 방법 |
GB2501936B (en) | 2012-05-11 | 2016-11-30 | Canon Kk | Micro lens array and imaging apparatus |
US9179126B2 (en) * | 2012-06-01 | 2015-11-03 | Ostendo Technologies, Inc. | Spatio-temporal light field cameras |
US20140092281A1 (en) * | 2012-09-28 | 2014-04-03 | Pelican Imaging Corporation | Generating Images from Light Fields Utilizing Virtual Viewpoints |
CN103108452B (zh) * | 2013-01-10 | 2015-01-21 | 北京航空航天大学 | 一种动态光场数据驱动的场景光照重现方法 |
US9786062B2 (en) * | 2013-05-06 | 2017-10-10 | Disney Enterprises, Inc. | Scene reconstruction from high spatio-angular resolution light fields |
US9460515B2 (en) | 2013-10-25 | 2016-10-04 | Ricoh Co., Ltd. | Processing of light fields by transforming to scale and depth space |
KR20160106045A (ko) * | 2013-11-22 | 2016-09-09 | 비디노티 에스아 | 광필드 처리방법 |
US9305375B2 (en) | 2014-03-25 | 2016-04-05 | Lytro, Inc. | High-quality post-rendering depth blur |
JP2015198336A (ja) * | 2014-04-01 | 2015-11-09 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置およびその制御方法、並びにプログラム |
CN104156916B (zh) * | 2014-07-31 | 2017-03-29 | 北京航空航天大学 | 一种用于场景光照恢复的光场投影方法 |
CN104598744B (zh) * | 2015-01-27 | 2017-11-21 | 北京工业大学 | 一种基于光场的深度估计方法 |
CN104867129A (zh) | 2015-04-16 | 2015-08-26 | 东南大学 | 一种光场图像分割方法 |
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