[发明专利]一种光场图像深度估计方法

权利要求书

1.一种光场图像深度估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

利用基于光场结构特性引导的深度估计，计算考虑遮挡问题下的光场图像中心视点的彩色图的深度图；

利用所述深度图的梯度信息作为马尔科夫随机域框架中对全局深度进行优化的能量函数平滑项；

采用多尺度多窗口的立体匹配，计算与中心视点图像在同一水平位置上其他视点与中心视点的视差；

通过基于光流的方法对所述视差进行插值处理，最后利用光场图像特点得到的深度估计结果作为马尔科夫随机域框架中对全局深度进行优化的能量函数数据项；

考虑存在遮挡时遮挡区域会影响对象边界深度估计，将遮挡区域预测器与能量函数平滑项相结合，有效减弱遮挡区域的误差深度值对全局深度优化过程的影响；

其中，遮挡区域预测器P_occ的计算表达式定义为：

其中，N(·)为标准化函数，表示考虑深度线索的遮挡区域预测器分量，表示考虑一致性线索的遮挡区域预测器分量，表示失焦线索；

所述能量函数平滑项具体为：

其中，为中心视点彩色图像的梯度，k和w为权重因素，为基于光场结构方法的预测深度图的梯度，P_occ(p)和P_occ(q)分别为相邻像素的遮挡区域预测器的值；分子表示平滑约束项，而分母则可在相邻像素差异明显、可能存在遮挡或者处于对象边界时弱化该分子表示的平滑约束项；d为最终的深度值，p和q为相邻像素，σ为对原始图像进行下采样的采样因子的标准差；

所述能量函数数据项具体为：