[发明专利]一种基于分裂迭代算法的光场深度估计方法

说明书

本发明公开了一种基于分裂迭代算法的光场深度估计方法，属于计算机视觉、光场领域，包括如下步骤：A、对输入的光场图像进行校正，得到校正后光场图像；B、基于傅立叶相移定理求得所述校正后光场图像的某一个视角子孔径图像I(x)在发生位移Δx后的另一视角的子孔径图像I(x+Δx)；C、对所有子孔径图像进行立体匹配，构建能量函数得到初始深度图；D、通过对初始深度图进行置信度计算，找到初始深度图中不准确的像素点并对其进行优化；E、得到优化深度图。本发明有效的解决了子孔径图像之间基线过窄的问题，提高匹配质量，在初始深度图的计算过程中尽可能地保证深度图的准确程度。

技术领域

本发明涉及计算机视觉、光场技术领域，是一种深度估计方法，具体地说是一种基于分裂迭代算法的光场深度估计方法。

背景技术

自1981年以来，光场技术就开始逐渐受到世界各大顶级科研机构的关注，并展开了许多持续性的研究。随着计算机技术的飞速发展以及微透镜制作工艺的逐步提高，使得光场与计算机视觉的结合成为可能。1992年，Adelson提出了七维全光函数理论，利用七维函数来表示物体表面反射的光线，描述了观察者在任意空间和任何时间点的任何可用的信息。1996年，Levoy进一步提出了四维光场理论，将光场进行参数化降维表示。通过光线与任意位置的两个平面的交点来对光线进行参数化表示。

基于光场四维双平面参数化模型，斯坦福大学Levoy团队先后研制出能够记录光场信息的单相机扫描台和阵列式光场相机。与普通相机相比，光场相机能够捕获场景发出的光场四维信息，包括光线强度，以及光线在空间中传播的方向，这与仅能记录光强度的传统相机形成对比。

第一台光场相机是由Gabriel Lippmann在1908年提出的，他将他的概念称为“整体摄影”。Gabriel Lippmann的实验结果包括使用压印有规则阵列微透镜的塑料片制成的粗整体照片，或者通过将非常小的玻璃珠以随机图案紧密堆积，部分嵌入到照相机的表面中。1992年，Adelson和Wang提出了全光相机的设计，可以显著减少立体匹配中的对应问题。与传统相机相比，光场相机做出了很大的改进，减小了镜头孔径的大小，减小了景深，通过微镜阵列来捕获各个方向的光线，再将微透镜阵列得到的影像投射到传感器平面，能够保持传统相机的大孔径所具有的优势，也不用牺牲景深，同时还能保证图像的清晰度。光场相机成功的关键在于采样光场的方式，权衡空间分辨率和角度分辨率，以及混叠对光场的影响。此外，与传统相机相比，最大的区别就是在光场相机在主透镜与传感器之间放置一个微透镜阵列。使用这样的图像，可以分析各微透镜采集的子孔径图像之间的位移并且可以提取深度信息。使用这样的图像，可以分析未聚焦的图像部分的位移并且可以提取深度信息。然而，受到基线长度、各视角图像之间像素点匹配精确度等限制，导致获取的深度图的范围与精度存在一定的误差。对此，Jeon提出了等人提出通过傅里叶相移定理来计算各视角的子孔镜图像之间的亚像素移位，然后再基于立体匹配技术，将中心视角图像作为参考图像与其它各个视角图像进行匹配运算，构建能量函数，并使用多标签优化。此方法可以取得亚像素位移，提高匹配的精度。然而，由于能量函数并不能全面地对匹配进行约束，该方法得到的深度图仍然存在部分像素点深度信息不准确的问题，尤其是在边缘部分。因此，通过四维光场图像进行准确的深度估计仍然是一个很大的挑战。

发明内容

根据上述提出的技术问题，而提供一种基于分裂迭代算法的光场深度估计方法。本发明采用的技术手段如下：

一种基于分裂迭代算法的光场深度估计方法，包括以下步骤：

A、对输入的光场图像进行校正，得到校正后光场图像，其包括如下步骤：