[发明专利]动态场景的散焦深度估计和全聚焦图像获取方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种动态场景的散焦深度估计和全聚焦图像获取方法。

背景技术

如何从三维场景采集所成的二维图像序列恢复场景的深度信息是计算机视觉领域一个重要的研究内容。通常利用所采集到的深度线索来推测场景的深度，如基于多视角的深度估计、基于阴影的深度估计、散焦的深度估计、聚焦深度估计等等，此外还有一些方法通过向场景投射主动光的方式来估计场景的深度。

散焦深度估计自Pentland提出以来便一直受到人们的关注，主要有基于单张的散焦图像和基于多张散焦图像的方法。基于单张散焦图像的散焦深度估计算法由于问题的欠定性通常不能获得令人满意的深度估计结果。基于多张散焦图像的深度估计算法，主要有局部的方法和全局的方法，局部的方法如一些采用局部窗的空域或者频域的方法通常会产生边缘或者窗效应，而一些全局的方法的算法复杂度通常比较高。传统的散焦深度估计算法在求解过程通常会消除场景辐射度(全聚焦图像)的估计而只估计场景的深度。此外，现有对于动态场景的散焦深度估计研究的工作相对较少的主要原因是很难采集到动态场景在某一时刻下的多张聚焦于不同深度下的散焦图像。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决上述的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出了一种动态场景的散焦深度估计和全聚焦图像获取方法，该方法能够实现动态场景的高质量捕获和深度信息提取，得到深度估计结果和全清晰图像后可以进行合成光圈、小视角自由视点等应用，容易实现。

为达到上述目的，本发明的实施例提出了一种动态场景的散焦深度估计和全聚焦图像获取方法，包括以下步骤：

获取多张散焦图像的第一深度图以及全局不一致的模糊核，根据所述全局不一致的模糊核对所述多张散焦图像进行全局不一致的去模糊化以得到初始的全聚焦图像，并根据所述初始的全聚焦图像和所述第一深度图进行反馈迭代优化以得到每一时刻的全聚焦图像和第二深度图；

对所述每一时刻的全聚焦图像进行颜色分割以得到多个颜色分割区域，根据所述第二深度图获得所述每个颜色分割区域的区域深度图，对每个所述区域深度图进行平面拟合以更新所述第二深度图，并在空间上精化更新后的第二深度图以得到第三深度图，根据所述多张散焦图像和所述第三深度图进行去模糊优化以得到优化的全聚焦图像；以及

对所述优化的全聚焦图像进行光流估计以得到光流估计结果，根据所述光流估计结果对所述第三深度图进行平滑，在时间上精化第三深度图以得到时间一致的深度估计结果。

根据本发明实施例的动态场景的散焦深度估计和全聚焦图像获取方法，对于更富有挑战的数据(如纹理不丰富的场景)能获得更好的深度估计结果，并能获得全聚焦的图像。同时，在空间和时间上精化深度可以获得更加精确的动态场景深度估计结果和全聚焦图像，并能保证深度图时间上的一致性。此外，得到深度估计结果和全清晰图像后还可以进行合成光圈、小视角自由视点等应用。

在本发明的一个实施例中，聚焦于深度为s下的特定景深的散焦图像为：

Ib(y)=∫Ω∈R2hσ(y,x)I(x)dx,]]>

其中，I为所述全聚焦图像，x和y均表示二维像素坐标，Ω∈R²表示像素坐标x的取值范围，h_σ(y，x)为模糊核，所述h_σ(y，x)可用高斯模型近似：