1. 研究目的与意义
科学研究表明，人类对外部真实世界的感知超过80%都来源于视觉信息。
在获取视觉信息的基础上，人脑能够迅速建立对空间场景内物体形状、距离、姿态、颜色等特性的认识。
因此，让机器模拟人脑进行视觉信息处理的计算机视觉领域一直是科学研究的重点课题。
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2. 课题关键问题和重难点
1.了解光场极图的原理，并了解部分光场相机和光学物理的知识。
2.了解几种深度估计算法并分析优缺点。
3.学习matlab软件的基本语法，绘图和程序设计，方便对实验进行验证。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
相比于普通二维图像，光场图像能提供场景光线的方向信息，因而光场图像的可塑性更强。
近年来随着光场相机的问世，如何运用光场图像进行更可靠的深度估计逐渐成为研究热点。
光场图像生成的对极平面图像由众多极线组成，极线的斜率与空间点的深度有关。
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4. 研究方案
1、下载并学习matlab软件的使用。
2、通过文献和相关书籍了解光场的定义，参数变化以及光场极图的生成。
3、了解结构张量的优点，EPI的定义以及它与深度的关系，研究基于结构张量的深度估计算法以及基于EPI的深度估计算法。
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5. 工作计划
1、查阅文献及相关书籍，对研究内容有大概了解。
2、分章节循序渐进进行学习和对实验的编写。
3、先是了解光场数据的获取和光场极图的概述以及它的生成。
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