[发明专利]一种基于光场的深度估计方法

摘要

本发明公开了一种基于光场的深度估计方法，其能够解决初始深度可靠性问题、能量优化过平滑问题。包括步骤(1)初始深度估计；(2)检测可计算像素；(3)基于水平和垂直方向光场的深度计算；(4)深度信息融合；(5)深度信息传播；(6)重复步骤(3)‑(5)，直到当前分辨率的EPI上所有Me值为1的置信像素都得到计算或在传播中得到深度值；(7)将低分辨率下计算得到的深度值逐层复制到高分辨率图像，直到最高分辨率图像中所有像素都有深度值。

主权项

一种基于光场的深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)初始深度估计：通过公式(3)、(4)计算得到视差的初值d0：d0＝Jxx‑Jyy    (3)其中Gσ是尺度为σ的高斯平滑算子，Sx、Sy为是尺度为ρ的梯度算子；(2)检测可计算像素：边缘置信系数Ce通过公式(5)获得：其中N(x,s)是像素(x,s)的一维邻域像素集合，E(x,s)表示像素(x,s)的光线辐射值，所有系数Ce构成一个二值模板Me，Ce阈值大于0.02则模板对应位置取值1，否则取值0，其中值为1表示对应像素进行深度估计运算；(3)基于水平和垂直方向光场的深度计算，对EPI中参数为的扫描线逐点计算Ce值得到模板选择中值为1的像素进行深度计算：通过公式(11)获得EPI面上像素和(y，t*)的最终深度值其中(x′,y′)为视点下像素7*7邻域窗口上的像素，D(x′,y′)为其对应的深度值，E(x′,y′)是它的光线辐射值，Me(x′,y′)是其对应二值模版值；(4)深度信息融合：通过公式(14)获得最终深度值其中是水平3D光场下深度dt对应的可信评分系数，) 是垂直3D光场下深度ds对应的可信评分系数；(5)深度信息传播：将最终深度值d(x,y)保存在线段元组其中m＝1/d,表示公式(9)所求的(x,y)辐射均值，对经过像素点(x,y)且斜率为m的线段上的点(x′,s′)，判断是否成立，ε为指定的相似程度，对使得上式成立的像素(x′,s′)赋以深度值d其中R(x″,d)为像素(x″,s)的光线颜色值集合，通过改进的mean‑shift算法求得作为像素(x″,s)的光线辐射均值；(6)重复步骤(3)‑(5)，直到当前分辨率的EPI上所有Me值为1的置信像素都得到计算或在传播中得到深度值；(7)将低分辨率下计算得到的深度值逐层复制到高分辨率图像，直到最高分辨率图像中所有像素都有深度值。