För att generera ett ljusfält krävs en fokalstack. Fokal stacken kommer att skapas med programvaran Blender. En fokalstack kan ses som mappen som innehåller alla bilderna med olika fokus från en scen. Fokalstack kommer att i denna studie innehålla bilder från samma scen men med olika fokallängeder vilket kommer att göra så att bilderna har olika delar av scenen i fokus. I Blender tillägget ska användaren kunna bestämma hur många bilder som ska skapas och hur fokusdistansen ska skilja sig mellan bilderna. Efter att fokal stacken har skapats kommer den att användas i ljusfältgenereringsalgoritmer för att utvärdera resultatet. Utvärderingen kommer att baseras på tiden det tar att generera ljusfältet och medelvärdet av PSNR. Algoritmerna kommer först att utvärderas individuellt med 35, 41, 50, 60 och 70 fokal stack-bilder. Därefter kommer algoritmerna att jämföras med varandra. Målet med arbetet är att skapa ett Blender-tillägg som möjliggör skapandet av en fokal stack med önskade parametrar, såsom antalet bilder och fokusdistansvariation. Studien har visat att skapandet av ljusfält var effektivare med SART-algoritmerna jämfört med algoritmer som krävde träningsmodelle / A light field requires a focal stack for its generation, and in this study, the focal stack will be created using the software Blender. A focal stack is what the folder containing the different images is called. This study will have the focal stack containing images from a stationary camera with different focal length. Focal length is the parameter deciding what regions is in focus of the scene. An addon will be developed to enable users to create a focal stack from a scene in Blender, allowing them to specify the desired focal length and the number of images. Once the focal stack is generated, it will be utilized in light field generating algorithms to evaluate the time taken to create the light field and the average PSNR value compared to the focal stack. The algorithms will first be evaluated independently with focal stack sizes of 35, 41, 50, 60, and 70 images. Following this, the algorithms will be compared to each other. The study's objective was to create a Blender addon and use the generated focal stacks to assess the performance of light field generation methods. The study demonstrated that light field creation was more effective using the SART algorithms compared to the algorithm requiring model training beforehand.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:miun-51643 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Joujo, Johannes |
| Publisher | Mittuniversitetet, Institutionen för data- och elektroteknik (2023-) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0024 seconds