System for efficient reconstruction of images and light fields using compressive sensing

In this thesis, a design of a measurement system for image and light field acquisition comprised of off-the-shelf components (i.e. camera and projector) is proposed. Additionally, a detailed calibration procedure that enables high-quality reconstructions using a compressive sensing (CS) framework is...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:51853/Details
Glavni autor: Ralašić, Ivan (-)
Ostali autori: Seršić, Damir (Thesis advisor)
Vrsta građe: Knjiga
Jezik: eng
Impresum: Zagreb : I. Ralašić ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020.
LEADER 03292nam a2200205 4500
003 HR-ZaFER
005 20200826173152.0
008 200826b2020 ||||| |||| 00| 0 eng d
999 |c 51853  |d 51853 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
041 |a eng 
100 |9 35716  |a Ralašić, Ivan 
245 |a System for efficient reconstruction of images and light fields using compressive sensing :  |b doctoral thesis /  |c Ivan Ralašić ; mentor Damir Seršić 
260 |a Zagreb :  |b I. Ralašić ; Fakultet elektrotehnike i računarstva,  |c 2020. 
300 |a 175 str. :  |b ilustr. u bojama ;  |c 30 cm +  |e CD ROM 
504 |a Bibliografija str. 78-92. 
520 |a In this thesis, a design of a measurement system for image and light field acquisition comprised of off-the-shelf components (i.e. camera and projector) is proposed. Additionally, a detailed calibration procedure that enables high-quality reconstructions using a compressive sensing (CS) framework is proposed. It minimizes the influence of additive and multiplicative noise in the CS setup. The calibrated system is used for efficient sampling of images and light fields using a sub-Nyquist number of measurements. The proposed system enables high-resolution imaging using a low-resolution imaging sensor. This fact is especially important in the area of light field imaging, where an inherent spatio-angular trade-off exists. The proposed measurement setup and the reconstruction methods enable overcoming the aforementioned trade-off. Finally, efficient methods for reconstruction of CS images using machine learning are proposed. They have the benefits of improved reconstruction speed and quality of the CS images, especially at extremely low measurement rates. Keywords: compressive sensing, compressive imaging, camera-projector system, light field, reconstruction, optimization, sparsity, machine learning, dual imaging, light transport matrix. 
520 |a U ovom radu, predložen je dizajn mjernog sustava za akviziciju slika i svjetlosnih polja sastavljenog od nemodificiranih komponenti (kamere i projektora). Nadalje, predstavljena je metoda umjeravanja koja omogućuje rekonstrukciju slika visoke kvalitete korištenjem sažimajućeg očitavanja. Razvijena metoda umjeravanja smanjuje utjecaj aditivnog i multiplikativnog šuma u sustavu sažimajućeg očitavanja. Kalibrirani sustav korišten je za učinkovito uzorkovanje slika i svjetlosnih polja korištenjem pod-Nyquistovskog broja uzoraka. Predloženi sustav omogućuje visokorezolucijsko snimanje slika i svjetlosnih polja korištenjem niskorezolucijskog slikovnog senzora. Spomenuta činjenica posebno je važna pri snimanju svjetlosnih polja, gdje postoji kompromis između prostorne i kutne rezolucije. Konačno, u radu su predložene efikasne metode za rekonstrukciju sažeto očitanih slika korištenjem strojnog učenja. Razvijene metode imaju brojne prednosti poput bržeg vremena rekonstrukcije te kvalitete sažeto očitanih slika, posebice u slučaju ekstremnog poduzorkovanja. Ključne riječi: sažimajuće očitavanje, sažimaju´ca fotografija, sustav kamere i projektora, svjetlosno polje, rekonstrukcija, optimizacija, rijetkost, strojno učenje, dualna fotografija, transportna matrica svjetla. 
700 |4 ths  |9 9580  |a Seršić, Damir 
942 |2 udc  |c D