Summary
We present a computational imaging approach to estimate the depth from a single image using axial chromatic aberrations. It includes a co-design of optics and digital processing to select the optimal parameters of a lens such as focal length, f -number, and chromatic focal shift according to the performance of a depth estimation algorithm on the digital side. A simulation framework evaluates the complete systems performance in different imaging conditions including optimal axial chromatic lens aberration. A low-complexity algorithm estimates the depth map of real scenes. Experiments on real and synthetic scenes show the feasibility of the proposed system for depth estimation. In the case of relatively broadband object spectra and a lens with focal length of 4 mm, depth is estimated with an RMS error of 6-10%.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag stellen wir einen neuartigen Ansatz vor, der es ermöglicht, die Tiefe aus einer einzigen Aufnahme anhand chromatischer Aberrationen zu bestimmen. Ferner wird ein optisches Designverfahren zur Auffindung der bestmöglichen optischen Parameter, wie die Brennweite, die Blendenzahl und die axiale chromatische Aberration in Abstimmung mit der Leistung des Algorithmus für die Tiefenschätzung auf digitaler Seite beschrieben. Für verschiedene Aufnahmebedingungen wird die Leistung des Gesamtsystems in einer Simulationsumgebung unter der Annahme einer optimal vorliegenden chromatischen Aberration untersucht. Ein Algorithmus geringer Komplexität schätzt die Tiefenkarte für reale Aufnahmen. Untersuchungen an realen Szenen zeigen die Machbarkeit des hier vorgestellten Systems zur Tiefenschätzung. Im Falle relativ breitbandiger Objektspektren und einer Linse mit einer Brennweite von 4mm wird die Tiefe mit einem RMS-Fehler von 6-10% geschätzt.
Über die Autoren
M.Sc. Muhammad Atif received the M.Sc. degree in Communication Engineering and Media Technology from University of Stuttgart, Germany in 2008. He is currently pursuing the Ph.D. degree in image processing from University of Heidelberg, Germany. His current research interests include depth estimation and extended depth of field through computational imaging.
Prof. Dr. Bernd Jähne is Physicist and Computer Scientist. After a research professorship at Scripps Institution of Oceanography (UCSD) he occupies a professorship in image processing at the Interdisciplinary Center for Scientific Computing IWR of Heidelberg University since 1994. Since 2008 he is also coordinating director of the industry on campus project Heidelberg Collaboratory for Image Processing (HCI).
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