[发明专利]一种基于光场的图像深度估计方法

摘要

本发明涉及一种新的基于光场的图像深度估计方法。这种方法主要由三个重要部分组成：光场原始数据视点提取方法、基于块匹配的深度估计算法和基于显著特征约束的深度优化算法。所提出的光场原始数据视点提取方法，对未经去马赛克的光场数据进行视点分离；所采用的基于块匹配的深度估计算法仅对与中心视点处于同一行或同一列的视点对上并且记录相同光线颜色的对应块进行相似性度量；为优化深度估计结果，本发明提出基于显著特征约束的深度优化算法，提取显著特征点并进行匹配，将显著特征点的视差作为强约束条件。本发明的方法避免了插值过程引起的视点混淆，提升了深度估计准确性。

主权项

1.一种基于光场的图像深度估计方法，其特征在于包括如下步骤：S1、光场原始数据视点提取：光场相机通过微透镜阵列获取场景在不同视角下的图像，光场相机的微透镜阵列中的单个微透镜在传感器上覆盖的图像称为子图像，根据估计的子图像中心位置，直接使用未经去马赛克的光场原始数据提取视点，进行视点分离，再对缺失像素的信息进行插值处理；S2、基于块匹配的深度估计：对于与中心视点处于同一行或同一列的视点所组成的视点对，将与视点对对应的记录相同光线颜色的对应像素块进行相似性度量，找到使相似性最大的深度；其中所述步骤S1包括：光场原始数据视点提取包括如下步骤：S11、子图像中心估计：估计出各个子图像中心在传感器坐标系上对应的位置；S12、像素重排：在子图像中选取处于相同位置或相同角度分辨率的像素，保持像素间的相对位置关系，如果某位置没有像素，用空白代替，构成一幅视点图，在分离后的视点中使用插值方法对空白像素位置进行填补。