[发明专利]一种基于离散切比雪夫变换的三维形貌重建方法

权利要求书

1.一种基于离散切比雪夫变换的三维形貌重建方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，调节相机焦距，获取待测场景不同焦距的图像序列其中k代表图像数，其取值范围是1≤k≤S，S为图像序列总数，(i,j)表示图像序列的坐标位置，其范围为0≤i,j≤N-1，N为单幅图像的宽和高；

步骤2，对图像序列中的各图像I_k(i,j)根据式(1)进行分块处理，得到L个r×r大小的图像块

其中batch(·)表示图像分块处理函数，然后对每个图像块I_k,l(x,y)按式(2)归一化，得到归一化后的图像块

步骤3，根据式(3)创建归一化矩阵rho(x,y)，

根据式(4)计算离散切比雪夫变换特征矩阵T(x,y)，

其中，然后按式(5)对T(x,y)进行归一化得到

其中，为归一化后的离散切比雪夫变换特征矩阵，大小为r×r，根据式(6)计算蕴含聚焦信息的切比雪夫谱M_k,l(x,y)，

其中，为归一化后的离散切比雪夫变换的转置，大小为r×r；

步骤4，根据式(7)取步骤3得到的切比雪夫谱M_k,l(x,y)的前阶系数作为低阶聚焦特征的权重矩阵W_k,l(x,y)，

其中，W_k,l(x,y)代表权重矩阵，大小为L为图像块的总数，然后根据式(8)得到每个图像块的聚焦评价F_k,l，

其中，F_k,l代表第k幅图像中第l个图像块的聚焦评价值，||W_k,l(x,y)||代表权重矩阵各元素的平方和，将所有分块的聚焦评价值按照式(9)进行拼接得到第k幅图像的聚焦水平F_k，以此类推得到全部图像序列的聚焦水平

F_k＝Joint(F_k,l),1≤l≤L,1≤k≤S                     (9)

其中Joint(·)为拼接函数；

步骤5，将步骤4中得到的图像序列的聚焦水平F_k,l，按式(10)进行融合，

其中F_k,l代表第k幅图像的第l个图像块的聚焦水平，G_l代表第l块图像融合结果，将所有分块的融合图像按照式(11)拼接得到整体的融合图像G，

G＝Joint(G_l),1≤l≤L                           (11)

其中Joint(·)为拼接函数；

步骤6，将步骤4中得到的图像序列的聚焦水平根据式(12)得到场景的初始深度结果D_init，

其中表示求解图像序列聚焦水平下标k的函数，然后将初始深度结果D_init结合步骤5得到的融合图像G按照式(13)得到最终的三维重建结果D，

D＝Gf(D_init,G)                         (13)

其中Gf(·)表示引导滤波函数。