[发明专利]一种基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法

权利要求书

1.一种基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取YCbCr颜色空间光场数据；

步骤2，在Y通道标记平滑区域；

步骤3，在CbCr通道进行语义分割；

步骤4，在Y通道进行区域匹配；

步骤5，优化匹配视差，并计算场景深度；

步骤2包括：

步骤21，在Y通道上，计算以待匹配像素点为中心、预设面积的矩形窗口区域内各像素点的像素值的均方差值；

式中，f表示矩形窗口区域内像素点的像素值，表示矩形窗口区域内像素点的像素值的平均值，N表示矩形窗口区域内像素点的个数；

步骤22，比较式(1)计算得到均方差值σ²与设定的平滑区域阈值ξ，σ²ξ时，则步骤21中的待匹配像素点被判定为平滑区域；

步骤3具体包括：

步骤31，在YCbCr颜色空间光场数据的中心视图的CbCr通道通过区域生长二分法进行语义分割，此时场景被分成若干个色度块；

步骤32，遮挡发生在色度块的边缘，提取色度块的边缘，该边缘为边界遮挡区域；

步骤4包括：

步骤41，定义基于区域匹配的距离测度函数；

步骤42，求解视差；

步骤5具体包括：

步骤51，对平滑区域处的初步视差图s^*(x，y)进行优化；

步骤52，根据步骤51优化得到的视差图，计算场景的深度。

2.如权利要求1所述的基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法，其特征在于，步骤31建立下式(2)提供的关于颜色距离和空间结构相关的区域生长能量函数E_k(x，y)：

当E_k(x，y)＜τ(x，y)，表示区域停止增长；

τ(x，y)＝(Cb(x，y)-Cb_n)²+(Cr(x，y)-Cr_n)²    (4)

(Cb_n，Cr_n)＝argmin_x，y||(x-x_i)+(y-y_i)||_L2    (5)

式中，Cb(x，y)、Cr(x，y)分别表示像素点(x，y)的Cb值、Cr值，D_k表示第k个色度块，γ表示权重因子，表示D_k中的Cb，Cr的均值，表示中心视图的像素点(x，y)的梯度，Y(x+1，y)、Y(x-1，y)、Y(x，y+1)、Y(x，y-1)分别表示Y通道中坐标(x+1，y)、(x-1，y)、(x，y+1)、(x，y-1)的像素值，Cb_n、Cr_n分别表示距离像素点(x，y)最近的背景点(x_i，y_i)的Cb，Cr值，τ(x，y)表示分割的阈值函数，||(x-x_i)+(y-y_i)||_L2表示定义的像素点(x，y)与背景点(x_i，y_i)之间的距离。