[发明专利]基于块效应的微透镜光场相机全聚焦图像生成算法

说明书

本发明属于光场图像处理领域，特别是公开了一种基于块效应的微透镜光场相机全聚焦图像生成算法，该算法直接基于4D光场数据进行融合，数据融合规则建立时通过计算空间相同位置不同方向光线能量积分形成的光场宏像素的块效应来完成聚焦度评价，最后对融合后的4D光场进行积分得到全聚焦图像，经实验论证了本发明算法的有效性，本发明基于角度信息得到的融合图像与基于空间信息得到的融合图像具有等同的视觉效果，从融合图像的平均质量评价对比结果看，本发明算法得到图像的感知清晰度值最高，相位一致性值和归一化互信息值仅次于BF算法。

技术领域

本发明属于光场图像处理领域，特别是涉及一种基于块效应的微透镜光场相机全聚焦图像生成算法。

背景技术

传统全聚焦图像由相机不断调焦多次曝光拍摄的多张局部清晰图像融合得到，所采用的融合算法大多基于像素或基于区域对图像进行聚焦度特征计算，通过比较特征值的大小建立融合规则。由于相机调焦过程中成像几何关系的变化及机械抖动等问题，造成不同时刻拍摄到的图像的视场大小及视点位置发生变化，图像匹配度的降低导致后期图像融合算法复杂度增加。由光场成像理论发展起来的微透镜阵列光场相机，采用数字重聚焦技术可实现单幅光场图像到多幅高匹配重聚焦图像的转化，在全聚焦图像的获取方面具有显著优点，近年来成为全聚焦图像融合的一个重要研究方向。

基于光场相机的全聚焦图像获取一般包括数字重聚焦及重聚焦图像的融合两步。数字重聚焦通过在空域对4D光场进行坐标变换再沿角度方向进行了二重积分得到2D重聚焦图像，或在频域对4D光场取2D切片后经傅里叶反变换得到重聚焦图像。重聚焦图像融合可直接借鉴传统图像融合算法，可在空间域直接完成或基于变换域实现。最常用的融合算法包括拉普拉斯算子评价法(Laplace Operator Evaluation，LOE)、小波变换法(WaveletTransform，WT)、主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)、引导滤波法(GuidedFiltering Fusion，GFF)、边界寻找法(Boundary Finding，BF)等。由于该类算法的输入为坐标变换后的4D光场沿角度方向积分得到的2D图像，故数据融合过程中只考虑了4D光场空间信息对图像聚焦度的影响，都忽略了4D光场的角度信息对聚焦度评价的贡献。

发明内容

本发明旨在克服现有技术不足，解决了现有算法在数据融合时忽略了4D光场角度信息对聚焦度评价贡献的问题，提供一种基于块效应的微透镜光场相机全聚焦图像生成算法，本发明从另一个视角对4D光场数据进行了分析，该算法针对4D光场数据进行融合，将光场数字重聚焦拆分为坐标变换和积分两步后加入了中间步骤4D光场数据融合，在数字重聚焦过程中实现了全聚焦图像计算。4D光场数据融合过程中，建立块效应函数完成基于角度信息的图像聚焦度评价，最后通过对比块效应的值建立融合规则。

为解决上述技术问题，本发明保护的技术方案为：基于块效应的微透镜光场相机全聚焦图像生成算法，按照以下步骤进行：

1)读取光场原图像，通过光场相机微透镜中心标定，可以确定每一微透镜在光场原图像的成像中心坐标，以该坐标为中心取合适的矩形区域U×V重新排列后得到2D去冗余的光场图像I(i,j)，2D去冗余光场图像I(i,j)和4D光场L(x,y,u,v)的坐标存在以下映射关系：

其中int(·)表示向上取整操作，rem(·)表示求余操作；由上述映射关系计算4D光场坐标L(x,y,u,v)；

2)根据数字重聚焦理论，当改变光场相机成像平面的位置时，由相机记录的新的成像深度处光场与原光场L(x,y,u,v)存在以下坐标映射关系：

上式中，α_n取不同的值，对应相机聚焦不同的场景深度，记录不同的4D光场数据，为了方便下文表述，将记为