[发明专利]一种估计全光圈下单透镜光场相机的点扩散函数的方法

摘要

本发明公开了一种估计全光圈下单透镜光场相机的点扩散函数的方法，包括：采用单透镜光场相机分别拍摄同一场景的全光圈下的光场图像和小光圈下的光场图像；估计得到小光圈下的光场图像上的物体所在平面到主镜头之间的绝对距离；获取单透镜光场相机的参数，模拟得到估计的绝对距离下小光圈下单透镜光场相机的点扩散函数；建立成像模型，并使用全光圈下的光场图像、小光圈下的光场图像以及模拟的小光圈下单透镜光场相机的点扩散函数建立优化模型，估计得到全光圈下单透镜光场相机的点扩散函数。本发明提出的方法，不仅降低算法复杂度，而且可以省掉复杂的测量步骤从而节省时间和成本。

主权项

1.一种估计全光圈下单透镜光场相机的点扩散函数的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用所述单透镜光场相机分别拍摄同一场景的全光圈下的光场图像和小光圈下的光场图像，其中全光圈表示所述单透镜光场相机的主镜头的光瞳直径与主镜头的整体直径一致，小光圈表示所述单透镜光场相机的主镜头的光瞳直径与主镜头的整体直径的比值小于0.1；S2：估计得到小光圈下的光场图像上的物体所在平面到所述主镜头之间的绝对距离；S3：获取所述单透镜光场相机的参数，模拟得到估计的所述绝对距离下小光圈下单透镜光场相机的点扩散函数；S4：建立成像模型，并使用全光圈下的光场图像、小光圈下的光场图像以及模拟的小光圈下单透镜光场相机的点扩散函数建立优化模型，估计得到全光圈下单透镜光场相机的点扩散函数；其中：步骤S4中建立的成像模型为：I_b＝I₀H_b+N_bI_s＝I₀H_s+N_s其中，I_b是步骤S1中拍摄得到的全光圈下的光场图像展成的矩阵，I_s是步骤S1中拍摄得到的小光圈下的光场图像展成的矩阵，I₀表示理想的清晰光场图像展成的矩阵，H_b为全光圈下单透镜光场相机的点扩散函数展成的矩阵，H_s为步骤S3中模拟得到的小光圈下单透镜光场相机的点扩散函数展成的矩阵，N_b是全光圈下单透镜光场相机的噪声，N_s是小光圈下单透镜光场相机的噪声；设定I_b和I_s满足关系式I_b＝I_sH+N，其中H和N是反映I_b和I_s之间的关系的系数矩阵；结合步骤S3所建立的成像模型，则有：I_b＝I₀H_b+N_b＝I_sH+N  ＝(I₀H_s+N_s)H+N  ＝I₀H_sH+N_sH+N通过对比，得到H_b＝H_sH和N_b＝N_sH+N，通过该关系式估计得到全光圈下单透镜光场相机的点扩散函数；建立的优化模型为：通过该优化模型得到优化解H_c，再根据H_bc＝H_scH_c估计得到全光圈下单透镜光场相机的点扩散函数；其中：c＝1,2,3分别表示红、绿、蓝三通道，I_bc为对应通道的全光圈下的光场图像展成的矩阵，I_sc为对应通道的小光圈下的光场图像展成的矩阵，H_sc为步骤S3中模拟得到的小光圈下对应通道的单透镜光场相机的点扩散函数展成的矩阵。