近期看大家都在利用光场相机来得到图像的深度，进而对图像进行恢复，以及前景背景的分离。
想必，大家在找到我文章之前也看了好多了，会有很多模糊的概念
1.主镜头和感光元件之间有一个微镜头阵列，啥？啥是微镜头（很小的镜头，就是和芯片一个道理，把它们集中在很小的一片上）在中间加东西岂不是要把镜头堵上了？那后面的感光元件岂不是被微镜头挡上了？（这里没有说明白，其实微镜头之后的感光元件其实就是和微镜头匹配的cmos感应器，说白了就是把主镜头进来的像又通过了一个镜头，然后到了感光元件。下面贴一张图）
主镜头感应器之间，有一个3280*3280排列的微型镜头阵列主镜头和感应器之间
个看
收集到图像信息之后有两种算法：1.N个小图像适当平行移动，叠加求解，其中涉及到了移动，相加和平均。个人理解为每个微镜头过来其实否是一个完整的像，只是角度不同而已，把像进行叠加运算，就可以制造出不同的景深了，当然其中应该涉及到了加权等问题。2.光线束投影法，每个微镜头透过来的像的一部分作为延伸，也就是上面图画的，经过了cmos后有了焦点，其实那是假设的，算法进行实现的。
看明白了么？其实就是把一个相机分解成了很多小相机，一大堆紧密放在一起的小相机，这样当然出来的像是有偏差的，通过偏差就可以算出前景，背景，以及景深了。
到这里想要初步了解的其实也就懂了，想进一步了解的可以移步取其他博客，这里只是希望通过本人的理解，让大家更快地了解光场相机的本质原理。
下面添加一点，光场相机的五维空间(x,y,z,θ,ψ)
其中θ代表光线仰角，ψ代表方位角。
在成像时需要记录光场的四维信息。（x，y，u，v）
其中x，y代表光线成像位置，u，v则可以通过夹角关系，定义光线的传播方向。
本人的拙见，有些地方不够严谨，希望读者见谅。
对于实质性的问题和错误，恳请批评指正，谢谢。
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