ライトフィールドとは何ですか？
May 23, 2018
現在の文献によると、公式の声明は「ライトフィールド」の定義である。 これは、1846年にファラデーによって与えられた定義にさかのぼることができます。それは、Balla Balla Ballarabraです。光は、2次元の位置情報（u、v）と2次元の方向情報（θ、φ）ライトフィールド。 Levoyのライトフィールドレンダリング理論によれば、強度と方向情報、Ballarabala Ballarabraを運ぶ宇宙のあらゆる光... "（私はとにかくそれを選ぶでしょう、私たちの白の特定の内容は読めないかどうか？
簡単に言えば、ライトフィールドは、空間における位置情報および方向情報の両方を含む4次元光放射場のパラメトリック表現であり、空間におけるすべての光放射関数の合計である。 その2つの主なアプリケーションの方向は、ライトフィールド撮影とライトフィールド表示です。 最初のものは、空間全体のすべての情報を記録する必要があります。 2つ目は、情報を完全に再現することです。 シャオ・ビアン（Xiao Bian）は、宇宙のあらゆる角度や任意の位置が、宇宙環境全体の実際の情報を得ることができることを理解しています。 明視野によって得られる画像情報は、より包括的であり、より良い品質である。
Magic LeapとLytroが主張している「ライトフィールド」は何ですか？
（図2人間の視覚画像の模式図）
まだ非常に混乱しています、そうです。 偉大なる神が暁海の忍耐と同情をどのように説明したのかを見てみましょう。
"このライトフィールドを理解する前に、今見ている世界を理解する必要があります。 簡単に言えば、私たちが見る世界は、目の中の物理的な光の反射、レンズの屈折などです。我々の網膜で撮影した後、網膜はこれらの電気信号を視神経を介して脳に変換し、異なるオブジェクトでは、私たちの眼鏡のレンズは、いつでもオブジェクトの透明性と焦点を合わせるために厚みを調整します。 物体が近づいているとき、私たちの人間の瞳孔は、光の強さ、毛様体の筋肉の収縮を減らすために、レンズの屈折がより大きくなるように、網膜が明確な実像を受け取り、 。
何百万年もの人間の進化を伴うこのプロセスは、いつでも人間の本能になり、防振技術（Vistibulo-Ocular Reflex、VOR）で進化しました。 さらに、切り替えの途中でジッターやぼかし効果を感じることはほとんどありません（もちろん、1秒間に3回スイングしようとすると、中間の画面がぼやけてしまいます）。 言い換えると、現実の世界を見ると、目が異なるオブジェクトやポイントに当たったときに、焦点と焦点距離が異なります。
つまり、私たちの目で見る明確な世界は、一度に特定の焦点に似た2Dマップだけです。 ユニバーサルカメラが撮影した写真に似ています。 焦点が明確です（つまり、見る場所が明白です）、背景部分がぼやけています（つまり、中央の中央の部分を除いて残りの眼鏡はすべてぼやけています）。 宇宙環境全体は、多数のこのような2次元画像の統合によって形成される。 融合された画像は、様々な空間情報および特定の時間における各「焦点」の位置関係を含む。 ライトフィールドは、実空間をシミュレートして記録することです。 この空間の他の場所と同じように、あらゆる角度から「数多くのそのような2次元画像を重ね合わせて合成」した同じ画像を見てみましょう。
あまり正確でないメタファを使用するには、あなたの目の前の3次元世界に軸を追加し、その軸に沿ってスライスします。 あなたが見るすべてのイメージは、パイルのスライスの1つです。 Lytro、Next VRとGoogleのGoogle Jump、ドイツの会社のRaytrixなどは、このスペースにすべての情報を完全に記録する方法であり、Magic LeapとAntはこれらのコンテンツをどのように置くかを見ています。 再び現れます。 "
Magic LeapとLytroが主張している「ライトフィールド」は何ですか？ （図3.次のVRデバイスの回路図）
次のVRソリューション、Lytroカメラ、Googleジャンプなどのライトフィールドの取得には、3つの主要なタイプの一般的なソリューションがあります。
マイクロレンズアレイソリューション
カメラアレイソリューション
マスクおよびその他のアパーチャ処理ソリューション
Magic LeapとLytroが主張している「ライトフィールド」は何ですか？
（図4.一般的なカメラ原理）
Magic LeapとLytroが主張している「ライトフィールド」は何ですか？
（図5.ライトフィールドカメラ原理）
第1のマイクロレンズアレイ方式。
小さなレンチキュラーユニットを使用して同じ位置の異なる角度でシーン画像を記録するので、既存の通常の画像システムに基づいて、1つの画像平面にマイクロレンズアレイを追加して既存のカメラ表面を単純に変換する4次元光を得ることができる。 フィールド。 代表的な会社には、Adobeの2011年のライトフィールドカメラレンズがあります。
Magic LeapとLytroが主張している「ライトフィールド」は何ですか？
（図6.アドビのライトフィールドカメラレンズ）
同社の光学フィールドカメラレンズ設計では、昆虫複眼設計と同様に、従来のレンズに比べて像分解能などの点で有利ではなく、レンズの外部性により新たな収差が導入される可能性がある。 対処する必要があります。 ただし、元の画像をAdobeの対応ソフトウェアで処理した後、多層の3Dシミュレーション画像が得られます。
第2の方法はカメラアレイである。
代表的なプログラムには、1996年スタンフォード大学のMarc Levoy教授が導入した128カメラアレイソリューション、Isaksenシングルカメラスキャニングソリューション、MIT 64カメラアレイソリューション、Carnegie Mellon Universityの「3D Room」プログラムなどがあります。解決策は、空間内のカメラの特定の配置によって異なる画像のセットを捕捉し、特定の計算によってこれらのシーンを再構築して正方形を得ることである。 このスキームで得られた画像は、多くの直接的なデータ情報を含むことができ、合成アパーチャ画像化および大角度パノラマ画像化に利点がありますが、128,64カメラアレイ... Xiaobianは集中的な恐怖感を感じます。
第3のものは、マスクおよび他の開口処理溶液である。
Veeraraghavanライトフィールドカメラは、そのようなプログラムの代表者です。 このタイプのプログラムは、アパーチャおよび光の強度を定期的に調整することによって一連の写真を得るためのカメラのアパーチャに基づいている。 この一連の写真の周波数領域分布は、基本的にライトフィールドのデータと一致します。 対応するデータ処理を介して、4次元明視野情報を逆に導出することができる。 この種のスキームは、ハードウェアの実装に関して実装するのが比較的簡単ですが、ソフトウェアデータ変換での処理を必要とします。
しかし、実際には、ハードウェアのコストが下がり、成熟したため、大規模な大規模なカメラアレイや小規模のライトフィールド顕微鏡に照らされています。 しかしながら、現行のライトフィールドカメラソリューションはすべて、画像の空間分解能と軸解像度との良好なバランスを達成することができず、画像の空間分解能および軸分解能を制限するハードウェアボトルネック、処理ボトルネックなどを制限する。 最大の問題を得るためにライトフィールドなど。
ライトフィールドを再現する方法の主な方向は次のとおりです。
イメージング方向の計算
デジタルリフォーカス方向
第1の方法は、カメラの光学系を4次元明視野の異なる軸方向データに抽象化することによって撮像方向を計算することである。 そして、光の照射量や瞳関数などを算出することにより、全視野のデジタル情報を取得し、数値積分を近似的に解く。 ライトフィールド全体は、基本デジタル画像から復元することができます。 これらの画像のデジタル情報は、対応する表示装置によって直接表示することができる。
Magic LeapとLytroが主張している「ライトフィールド」は何ですか？
（図7.デジタルリフォーカス回路図）
第2のタイプのデジタルリフォーカシング方向は、Xiao Bianによってまだ理解されていない。 リフォーカシングターゲットが位置する像平面が計算され、ターゲットによって受光された光放射の量が計算されたことだけが分かる。 次に、フーリエ級数定理推論を用いて差を再構成する。 焦点距離での画像。
しかしながら、どのような種類のイメージング方法が使用されても、これらのライトフィールドのデジタル情報を得た後、対応する表示装置がそれらを表示する必要がある。 しかし、現時点では、ライトフィールド内を移動することを実際に認識することができ、それに応じてイメージが変化します。 現実の世界でこの効果を歩くデバイスのように感じます。 現在、成熟した製品はあまりなく、VR機器ができるだけ早くなることを願っています。 これらの問題を解決してください。
