[发明专利]基于线扩展函数标准差的虚实融合模糊一致性处理方法

说明书

本发明涉及一种基于线扩展函数LSF标准差的虚实融合模糊一致性处理方法，其通过电缆将摄像机与计算机进行连接，真实场景中包含着ARToolkit中的Hiro方形黑白标识卡；其特征在于：首先获取融合场景中与虚拟物体处于相近或相同深度位置上的真实物体区域，然后估计该区域边缘的LSF标准差，并结合该标准差与图像退化模型对虚拟物体进行模糊化处理，最后生成虚实物体间具有模糊一致性的融合场景。

技术领域

本发明涉及一种基于线扩展函数(line spread function,LSF)标准差的虚实融合模糊一致性处理方法，属于计算机视觉技术领域。

背景技术

在增强现实(Augmented Reality，AR)系统中，摄像机获取场景图像时会由于外界环境以及人为等因素造成图像失真现象的模糊。虚拟物体在融合场景中始终保持清晰，与经过自然渲染的真实场景融合会出现明显的拼接现象，使场景缺乏沉浸感，甚至会引起用户眼睛不适应、疲劳等现象。因此在AR系统中对虚拟物体加入景深效果使其与场景中真实物体具有相同的模糊效果，可以提高系统的真实感和沉浸感，增强用户在融合场景中的深度感知。

图像模糊根据形成原因可以分为两种：运动模糊与散焦模糊。其中运动模糊是因为拍摄场景时拍摄对象与摄像机之间发生相对移动或者摄像机抖动，因此拍摄图像上会出现多个物体影像重叠现象，也就是图像模糊。而散焦模糊产生的原因一般是相机的聚焦不准确或者拍摄对象在焦距范围之外。

针对散焦模糊，P.Kán和H.Kaufman提出了一种基于物理的路径跟踪算法，结合相机透镜成像原理与基于差分渲染的光线路径算法实时绘制出具有复杂全局照明效果以及景深效果的融合场景，大大提高了AR系统融合场景图像的质量。Rompapas D C等人在H.Kaufmann的研究基础上通过测量用户眼睛的焦距和瞳孔大小来实现虚拟图像与真实场景之间的模糊一致性，并通过实时测量用户眼睛状态来调整相应的虚拟图像。Chen Y等人就是根据虚拟物体的深度分为三层，在每一层采用不同半径的高斯模糊核对虚拟物体进行模糊，并提出了一种改进的高斯模糊算法来模拟景深渲染，并结合分层渲染方法实现了AR场景中虚拟物体与真实物体之间的模糊一致性。赵东阳等计算摄像机容许的弥散圈的直径及其前后景深值，然后通过计算机标定得到的转换矩阵求出摄像机拍摄物体所允许的清晰范围以及AR系统融合场景中虚拟物体各个像素点的景深值，接着根据像素景深值以及场景中近、远剪切面的弥散圆直径值计算出模糊因子。在模糊处理方面，先对场景进行了均值与亮度预模糊处理，接着使用混合功能将模糊化之前的清晰场景与模糊化之后的场景融合生成更加真实的场景图。

针对运动模糊，严玉若结合Randon变换与Canny算子计算出真实物体运动模糊退化模型的PSF参数，并结合多次渲染实现了虚拟物体与真实物体间相同的运动模糊效果。

发明内容

为了提高AR融合场景的真实性与沉浸感，本发明的目的在于提供一种基于线扩展函数LSF标准差的虚实融合模糊一致性处理方法，其首先获取融合场景中与虚拟物体处于相近或相同深度位置上的真实物体区域，然后估计该区域边缘的LSF标准差，并结合该标准差与图像退化模型对虚拟物体进行模糊化处理，最后生成虚实物体间具有模糊一致性的融合场景。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于线扩展函数LSF标准差的虚实融合模糊一致性处理方法，通过电缆将摄像机与计算机进行连接，真实场景中包含着ARToolkit中的Hiro方形黑白标识卡；其特征在于具体的步骤如下：

步骤1、使用摄像机拍摄真实场景，获得真实场景图像并用I₁表示。

步骤2、利用matlab的rgb2gray函数将I₁灰度化得到真实场景灰度图像I₂，并根据公式

G_x(f(x,y))＝(f(x+1,y)-f(x-1,y))/2