[发明专利]一种基于频域能量分布的光场深度估计方法

说明书

本发明公开了基于频域能量分布的光场深度估计方法，包括：提取光场图的中心子孔径图像，划分为空间块进行频域变换；针对每一空间块，从频域分布提取一致性描述子和方向性描述子；根据每个空间块的一致性描述子来判断空间块为遮挡区域或非遮挡区域，并将判断结果应用于空间块对应的角度块；对于遮挡区域，结合角度块的中心角像素、空间块的边缘像素和方向性描述子选择符合一致性描述的子角度块；针对非遮挡区域，提取整个角度块的聚焦张量；针对遮挡区域，提取子角度块的聚焦张量；建立代价方程；最大化代价方程实现光场深度估计。本发明在保证非遮挡区域深度准确性的同时提高了遮挡区域的深度准确性，使深度突变处的细节更加丰富。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，具体涉及一种基于频域能量分布的光场深度估计方法。

背景技术

光场成像理论以其能够同时记录光线空间信息和角度信息的特点引发了研究界与工业界的广泛关注，基于该理论发布的光场相机(如Lytro，Illum和Raytrix等)获得了巨大的商业成功，不仅便携性强，而且可一次曝光记录四维光场，实现多视角转换、先拍照后对焦等功能，展现出其在计算机视觉领域的优势，尤其丰富了该领域中深度估计的算法，提高了效率，对于基于深度的三维重建等应用具有重大意义。

现有的基于光场图像的深度估计方法大体可分为五类：极面图像(EpipolarPlane Image)算法，立体匹配算法，散焦分析算法，立体匹配与散焦分析融合算法以及机器学习算法。以上五大类算法各有相应的优势与劣势，平均深度估计结果图大致呈现一致水平。然而对于所有以上算法而言，如果单纯地对所有区域采用统一聚焦线索分析，遮挡区域(即深度发生突变)导致的同一视角前后景混杂会直接引起张量计算错误，导致大多数深度估计算法在深度突变处存在前景蔓延趋势，其结果表现为变化平缓有毛刺，从而降低了算法的准确度，使得所求得的结果图质量较差，环境适应性低。

以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日前已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于频域能量分布的光场深度估计方法，在保持非遮挡区域估计准确度的同时，提高遮挡区域的估计准确度，从而提升深度图质量。

本发明为达上述目的提出以下技术方案：

一种基于频域能量分布的光场深度估计方法，包括：

A1、提取光场图像的中心子孔径图像，并划分为空间块分别进行频域变换；

A2、针对每一个空间块，从频域分布提取一致性描述子和方向性描述子；

A3、根据每个空间块的一致性描述子来判断空间块为遮挡区域或非遮挡区域，并将判断结果应用于空间块对应的角度块；

A4、对于遮挡区域，结合角度块的中心角像素、空间块的边缘像素和所述方向性描述子选择符合一致性描述的子角度块；

A5、针对非遮挡区域，提取整个角度块的聚焦张量；针对遮挡区域，提取所述子角度块的聚焦张量；从而建立代价方程；

A6、通过最大化代价方程实现光场深度估计。

本发明基于散焦分析法，首先根据中心子孔径图像的特征对整张光场图像划分为非遮挡与遮挡区域，在对光场图像进行数字重聚焦的过程中，对不同区域分析其在聚焦和散焦状态下表现的不同特点，选择能够准确描述该特点的深度线索，并定义代价方程，通过最值化代价方程的形式来获取深度图，可获取准确性与一致性高、遮挡边缘锐利清晰的结果。

附图说明

图1为本发明提出的基于频域能量分布的光场深度估计方法的流程图。

具体实施方式