(untitled) (Revista de Investigaciones Universidad del Quindío, 2015)
La fotografía de campos de luz ha ganado popularidad recientemente debido a sus capacidades para el procesamiento de imágenes. La captura de campos de luz es una técnica que almacena información espacial y angular de una señal óptica proveniente de un objeto tridimensional en una representación de cuatro dimensiones (4D). La adquisición de campos luz en alta resolución sigue siendo un desafío, y aunque existen cámaras comerciales de campo de luz, estos dispositivos sacrifican resolución espacial para ofrecer diferentes vistas angulares de la misma escena. Un nuevo enfoque para obtener alta resolución en campos luz es el uso de la técnica de muestreo compresivo (CS) desarrollada recientemente. El elemento esencial en CS es el proceso de codificación, que puede ser realizado a través de máscaras litográficas. En este trabajo, se presenta un modelo de adquisición de campos de luz usando muestreo compresivo por patrones de codificación. Esta investigación busca reconstruir un campo de luz de alta resolución a partir de una sola proyección 2D. En el modelo, la información redundante de las diferentes vistas angulares del campo de luz es aprovechada por la modulación a través de los patrones de codificación, y luego se soluciona un problema mal condicionado a través de técnicas de codificación dispersa. Con el objetivo de utilizar las técnicas de codificación dispersa, se asume un diccionario donde las imágenes naturales son altamente compresibles. Inicialmente, se realiza el entrenamiento de un diccionario usando 5000 muestras de campos de luz de entrenamiento con el objetivo de encontrar la representación del campo de luz más dispersa y así, reconstruir el campo de luz 4D. Para la reconstrucción, se obtiene un campo de luz con 5 × 5 vistas angulares a partir de una sola proyección codificada 2D. La proyección codificada 2D es dividida en parches superpuestos, luego cada parche 2D es reconstruido y fusionado usando un filtro de mediana para obtener finalmente el campo de luz 4D. Los resultados indican el alto PSNR (pico de señal a ruido) de las imágenes 4D reconstruidas.