[发明专利]一种基于光场图像的高光区域修复方法

说明书

一种基于光场图像的高光区域修复方法，包括：获取四维光场图像以及对应的深度图像；从四维光场图像提取中心视点图像，初步确定高光目标点的空间域坐标，依照输入的深度图像对四维光场图像进行重聚焦，获取高光目标点的角度域特性并划分成饱和高光点与非饱和高光点；对一个视点或多个视点的图像进行本征图像分解，得到图像本征反射属性，找到高光目标点对应的本征反射信息；对非饱和高光点，利用多视点下的局部区域特性分离出漫反射分量，结合步骤A3确定的本征反射信息，对非饱和高光点进行修复；A5：对饱和高光点，利用临近像素点的漫反射分量进行传播，结合步骤A3确定的本征反射信息，对饱和高光点进行修复。利用本发明能够提高含有高光表面的图像的质量。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，特别是涉及一种基于光场图像的高光区域修复方法。

背景技术

高光，也称镜面反射。在计算机视觉和模式识别领域，图像的高光给许多应用的实现效果带来困难与挑战。高光其实是现实场景中一种非常常见的现象，它是光照在不同视角下的变化引起物体表面颜色、亮度的变化，反映了物体表面的光学反射特征。在数字图像中，高光像素往往具有高亮度，因而遮盖了物体表面的颜色、轮廓、纹理，饱和的高光更是直接导致了局部区域信息的丢失，故高光通常被认为是图像的瑕疵。目前，在计算机视觉、计算机图像学和模式识别领域的很多算法都假设物体表面仅含有漫反射，忽略高光的存在或将高光当做噪声或异常处理。例如图像分割，这类算法通常假定物体表面亮度变化均匀或平滑；而立体视点匹配、物体识别和跟踪算法试图对不同条件下拍摄的具有相同或相似场景的图像进行像素匹配，因此他们所需的物体表面要在不同拍摄条件下颜色、亮度尽可能一致。因此，使用这些算法处理含有高光反射的图像可能会导致显著的错误。然而，现实世界中的绝大多数物体表面都包含漫反射和高光反射。为了从数字图像中准确提取物体的颜色、轮廓、纹理信息，保证图像能够应用于传统的计算机视觉、模式识别等算法，准确地检测出高光并恢复出高光掩盖下的原始图像信息至关重要。

近年来，随着计算摄像学和光场成像技术的发展，一系列光场采集系统(相机阵列、移动相机、光场相机)应运而生，为计算机视觉和图像处理中的很多应用提供了新的解决方案。由于传统相机拍照时只记录一个视点的信息，只能聚焦到一个深度，因而场景的大部分光线信息丢失。光场相机在传感器前加入了一个微透镜阵列，能够在单次曝光的同时记录到达成像平面任意光线的角度与位置，完全刻画四维光场。由于光场图像携带了空间、角度共四维光场信息，人们可在后续处理中变换视点和数字重聚焦；而高光反射的特点正是光照在不同视角下引起物体表面颜色、亮度的变化。因此，利用光场成像技术记录了丰富光线信息的优势，将对高光区域的复原问题带来有效的帮助。

发明内容

本发明的主要目的在于针对现有技术的不足，提供。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于多视点的高光图像修复方法，其特征在于，所述方法包括：

A1：获取四维光场图像以及对应的深度图像；

A2：从四维光场图像提取中心视点图像，初步确定高光目标点的空间域坐标，依照输入的深度图像对四维光场图像进行重聚焦，获取高光目标点的角度域特性并划分成饱和高光点与非饱和高光点；

A3：对一个视点或多个视点的图像进行本征图像分解，得到图像本征反射属性，找到高光目标点对应的本征反射信息；

A4：对非饱和高光点利用多视点下的局部区域特性分离出漫反射分量，结合步骤A3确定的本征反射信息，对非饱和高光点进行修复；

A5：对饱和高光点，利用临近像素点的漫反射分量进行传播，结合步骤A3确定的本征反射信息，对饱和高光点进行修复。

进一步地：