[发明专利]基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法

说明书

本发明基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、对光场原始图像进行解码得到四维参数化矩阵L[s，t，u，v]；步骤2、利用四维参数化矩阵L[s，t，u，v]提取得到多个子孔径图像，并将所有的子孔径图像处理得到多个光场水平EPI图像；步骤3、将每个光场水平EPI图像划分为多等份图像，对每等份图像依次进行傅里叶变换、频谱中心化操作得到每等份图像对应的频域图像；步骤4、对每个光场水平EPI图像对应的所有等份频域图像依次进行检测分析确定频域图像上是否存在折射特征，进而确定光场原始图像上的折射区域。本发明基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，能够精确检测出折射特征。

技术领域

本发明属于数字成像及光学技术领域，具体涉及基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法。

背景技术

光场成像技术可以记录4D空间中光线的位置信息和方向信息，研究人员提出光线与两个平行双平面的交点来参数化表示光场，则一条光线可用L(s，t，u，v)唯一确定，L为光线强度，(s，t)和(u，v)分别表示光线与双平面的交点坐标，(s，t)代表光线位置信息，(u，v)代表光线方向信息。目前，研究人员采用机器人视觉方法对光场图像中的光线特征进行观察检测，而现有的机器人视觉方法大多遵循朗伯假设，即认为空间中一点所反射的光线遵循漫反射原则。例如，CHris Harris和Mike Stephens提出了Harris角点检测方法，由于Harris角点检测方法不能区分不同比例的兴趣点，David Lowe提出了SIFT特征检测方法，由于SIFT特征检测方法计算成本较高，Rosten提出了FAST特征检测方法。但是由于自然界存在大量非朗伯表面，如镜面表面、折射表面、起偏表面等，这些非朗伯表面的检测给现有的机器人视觉方法带来了较大挑战，其中折射物体表面具有透明特性，光场图像中的折射区域常存在背景纹理的非线性变化，这与朗伯表面区域的变化属性存在较大差异。以上列举的现有图像特征检测方法均针对朗伯表面特征的检测与提取，无法满足对折射区域特征的检测、描述要求。

随着光场成像理论发展，对光场图像的独有特征进行检测受到了学界的广泛关注。由于光场相机拍摄的数据包含有场景目标不同角度的信息，研究人员提出采用光场EPI图像(epipolar plane image)来描述和检测光线折射特征的新思路。例如Ghasemi提出了一种使用改进的Hough变换来检测EPI图像内坡度变化的方法，该方法可用于检测场景内折射特征是否存在，但对于折射区域的定位精度不高。Texeira提出在光场所有子视图中检测SIFT特征并将其投影到相应的EPI图像中，最终在EPI图像中检测投影结果是否满足直线分布特性来判断该区域是否存在折射。Maeno提出将光线穿过中心视图与其他视图的相对差的集合表示为光场失真特征(LFD)。Xu使用LFD作为非朗伯表面图像分割的基础，并提出在4D空间中，对各子图像特征进行奇异值分解(SVD)可得到特征分布4D超平面的法线，进而利用最小的奇异值用作最佳拟合超平面的误差度量，此时，折射表面由于特征分布与朗伯表面存在差异，因此其特征分布超平面拟合的最小奇异值具有可区分性。Xu提出的方法虽然相比Ghasemi、Texeira、Maeno的方法可获得准确率较高的折射区域检测结果，但是其方法复杂度较高，且奇异值分解过程易受到外点的影响，导致折射特征的检测精度并不十分理想。因此，寻找一种计算复杂度低，能够精确检测出折射特征的方法势在必行。

发明内容

本发明的目的是提供基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，能够精确检测出折射特征。

本发明所采用的技术方案是：基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、对光场原始图像进行解码得到四维参数化矩阵L[s，t，u，v]；

步骤2、利用四维参数化矩阵L[s，t，u，v]提取得到多个子孔径图像，并将所有的子孔径图像处理得到多个光场水平EPI图像；

步骤3、将每个光场水平EPI图像划分为多等份图像，对每等份图像依次进行傅里叶变换、频谱中心化操作得到每等份图像对应的频域图像；