[发明专利]一种基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局计算成像方法

说明书

本发明公开了一种基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局计算成像方法，该方法包括：步骤1，从场景图像聚焦堆栈数据中找出聚焦测度最大的场景图像；步骤2，在场景图像中划分所有单体区域对应的区域图像；步骤3，在最大聚焦测度的场景图像的单体区域图像上，找出单体区域；步骤4，利用单体区域找出第j个单体的聚焦堆栈数据；步骤5，在单体区域中选定代表区域，从第j个单体的聚焦堆栈数据的I个场景图像中筛选出V个场景图像，得到第j个单体的第v个图像和聚焦堆栈单体数据子集；步骤6，对单体进行深度重建和全聚焦成像；步骤7，局部一致性优化；步骤8，全局融合。本发明能够提高聚焦堆栈重建的计算的效率、实现三维场景单体的高精度重建。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与数字图像处理技术领域，特别是关于一种基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局计算成像方法。

背景技术

聚焦堆栈计算成像是计算成像的一种手段，可实现深度重建、全聚焦成像和光场重建。聚焦堆栈数据的获取是从固定角度拍摄一组聚焦在不同平面的图像，可通过移动被拍摄物体、移动(或改变)成像镜头、或者移动成像探测器实现。

聚焦堆栈数据蕴含着丰富的场景信息，比如：利用聚焦测度逐像素处理聚焦堆栈数据，可以实现场景深度和全聚焦图的重建；利用投影模型，可以由聚焦堆栈数据重建出任意角度分辨率的光场，实现光场显示和立体显示。

由于聚焦堆栈数据的数据量大，在一些应用场景中需要在较高的时间分辨率完成数据采集，减少聚焦堆栈数据的数据量，高效计算深度和全聚焦图，是聚焦堆栈计算成像应用研究的重点。目前，对于提升聚焦堆栈计算成像的计算效率，主要是通过减少聚焦堆栈数据的数据量来实现，然而，在减少聚焦堆栈数据的数据量的同时，却带来了重建精度下降的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局计算成像方法，从而提升聚焦堆栈重建的计算效率以及实现三维场景的高精度重建。

为实现上述目的，本发明提供一种基于聚焦堆栈单体数据子集架构的全局计算成像方法，该方法包括：

步骤1，从场景图像聚焦堆栈数据中找出聚焦测度值最大的场景图像；

步骤2，利用如下式(6)，在每一幅所述场景图像中划分出每一个单体j所在区域D_j对应的区域图像h_j(x，y)，j＝1，2，...，J；

式(6)中，h_j(x，y)表示第j个单体的区域图像，supp(*)表示*所在的图像区域，D_j表示第j个单体区域图像在(x，y)空间上的支集，D表示聚焦堆栈数据在 (x，y)空间上的支集；

步骤3，在步骤1获得的最大聚焦测度值的场景图像的每一个单体j 的区域图像h_j(x，y)上，找出每一个单体的单体区域；

步骤4，利用步骤3中得到的第j个单体的单体区域D_j，找出第j个单体的聚焦堆栈数据，则第j个单体的第i个图像表示为式(7)：

步骤5，在第j个单体的单体区域D_j中选定代表区域，以从第j个单体的聚焦堆栈数据的I个场景图像中筛选出V个场景图像，筛选后得到第j个单体的第v个图像表示为式(8)，进而得到由式(9)表示的聚焦堆栈单体数据子集：