Microoptical multi aperture imaging systems

Die Verkleinerung digitaler Einzelapertur-Abbildungssysteme erreicht aktuell physikalische sowie technische Limits. Die Miniaturisierung führt zu einer Verringerung sowohl des Auflösungsvermögens als auch des Signal-Rausch-Verhältnisses. Einen Ausweg zeigen die Prinzipien der kleinsten in der Natur bekannten Sehsysteme - die Facettenaugen. Die parallelisierte Anordnung einer großen Anzahl von Optiken ermöglicht, trotz der geringen Baugröße, eine große Informationsmenge aus einem ausgedehnten Gesichtsfeld zu übertragen. Ziel ist es, die Vorteile natürlicher Facettenaugen zu analysieren und diese zur Überwindung aktueller Grenzen der Miniaturisierung von digitalen Kameras zu adaptieren. Durch die Synergie von Optik, Opto-Elektronik und Bildverarbeitung wird die Miniaturisierung unter Erreichung praxisrelevanter Parameter angestrebt. Dafür wurde eine systematische Einteilung bereits bekannter und neuartiger Prinzipien von Multiapertur-Abbildungssystemen vorgenommen. Das grundlegende Verständnis der Vor- und Nachteile sowie des Skalierungsverhaltens der verschiedenen Ansätze ermöglichte die detaillierte Untersuchung der zwei erfolgversprechendsten Systemklassen. Für die Auslegung der Multiapertur-Optiken wurde eine Kombination aus Ansätzen des klassischen Optikdesigns und neuen semi-automatisierten Simulations- und Optimierungsmethoden mittels Ray-Tracing angewandt. Die mit natürlichen Facettenaugen vergleichbare Größe der Optiken ermöglichte die Verwendung mikrooptischer Herstellungsverfahren im Wafermaßstab. Es wurden Prototypen experimentell untersucht und die simulierten Systemparameter mit Hilfe der für die Multiapertur Anordnungen angepassten Messmethoden bestätigt. Die dargestellten Lösungen demonstrieren grundsätzlich neue Ansätze für den Bereich der hochauflösenden, miniaturisierten Abbildungsoptik, die kleinste Baulängen bei gegebenem Auflösungsvermögen erzielen. Somit sind sie im Stande die Skalierungslimits der Einzelapertur-Abbildungsoptik zu überwinden

Efficient and Accurate Disparity Estimation from MLA-Based Plenoptic Cameras

This manuscript focuses on the processing images from microlens-array based plenoptic cameras. These cameras enable the capturing of the light field in a single shot, recording a greater amount of information with respect to conventional cameras, allowing to develop a whole new set of applications. However, the enhanced information introduces additional challenges and results in higher computational effort. For one, the image is composed of thousand of micro-lens images, making it an unusual case for standard image processing algorithms. Secondly, the disparity information has to be estimated from those micro-images to create a conventional image and a three-dimensional representation. Therefore, the work in thesis is devoted to analyse and propose methodologies to deal with plenoptic images. A full framework for plenoptic cameras has been built, including the contributions described in this thesis. A blur-aware calibration method to model a plenoptic camera, an optimization method to accurately select the best microlenses combination, an overview of the different types of plenoptic cameras and their representation. Datasets consisting of both real and synthetic images have been used to create a benchmark for different disparity estimation algorithm and to inspect the behaviour of disparity under different compression rates. A robust depth estimation approach has been developed for light field microscopy and image of biological samples