[发明专利]一种基于光场相机的深度估计方法、系统及便携式终端

权利要求书

1.一种基于光场相机的深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取光场相机拍摄的四维光场数据；

解码四维光场数据，得到光场图像；

对光场图像利用重对焦算法获取光场重对焦序列；

对重对焦序列建立索引图像及索引表；

查找索引表获取像素点对应的alpha值；

根据物像关系得到物体的深度值。

2.如权利要求1所述的基于光场相机的深度估计方法，其特征在于，该四维光场数据为LF(u,v,s,t)，其中u,v为光场相机内置的微透镜行数、列数，s，t为每一个微透镜对应的像素行、列数。

3.如权利要求1所述的基于光场相机的深度估计方法，其特征在于，所述解码四维光场数据得到的RAW类型光场图像，还进一步包括对解码后的光场图像进行去除马赛克、色彩校正处理。

4.如权利要求3所述的基于光场相机的深度估计方法，其特征在于，所述去除马赛克、色彩校正处理的光场图像为RGB类型光场图像I_LF。

5.如权利要求4所述的基于光场相机的深度估计方法，其特征在于，所述的对光场图像利用重对焦算法获取光场重对焦序列具体包括：

设定重对焦范围alpha∈(alphaMin, alphaMax)以及重对焦序列图像数量N；

利用重对焦算法公式1、公式2对光场图像I_LF进行重对焦计算，获取N幅重对焦序列图像，得到重对焦图像序列S_i , i∈(1, N)；

(公式1)

(公式2)。

6.如权利要求5所述的基于光场相机的深度估计方法，其特征在于，所述的对重对焦图像序列建立索引图像及索引表，具体包括：

根据重对焦图像序列S_i，计算每一像素点P_（i，j）处的纹理梯度值Grad_（i，j），在重对焦图像序列S_i中遍历找出每一像素点P_（i，j）处纹理梯度最大值所在的图像，记录此图像索引值I，遍历所有像素，即可得到索引图像表I_index。

7.如权利要求6所述的基于光场相机的深度估计方法，其特征在于，所述的查找索引图像表I_index获取像素点对应的alpha值，该步骤具体包括：

根据重对焦范围alpha∈(alphaMin, alphaMax)及索引图像表I_index，查找索引图像表I_index得到不同索引值对应的alpha值，不同的alpha值对应不同的像距L’，根据相机的焦距f，由公式3得到每个像素点P_（i，j）的物距L：

(公式3)。

8.权利要求7所述的基于光场相机的深度估计方法，其特征在于，所述的根据物像关系得到物体的深度值具体为：根据公式4得到物体的深度图I_depth=L/f，

(公式4)。

9.一种基于光场相机的深度估计系统,其特征在于，包括：

光场数据获取模块，用于获取光场相机拍摄的四维光场数据LF(u,v,s,t)；

光场数据解码模块，用于对光场数据获取模块获取的四维光场数据LF(u,v,s,t)进行解码得到的RAW类型光场图像，并对解码后的光场图像进行去除马赛克、色彩校正处理得到RGB类型光场图像I_LF；

重对焦序列获取模块，该模块利用重对焦算法获取光场重对焦序列；

重对焦序列索引模块，该模块对重对焦图像序列S_i 建立索引图像及索引表；

索引检索模块,该模块查找索引图像表I_index获取像素点对应的alpha值。

10.如权利要求9所述的基于光场相机的深度估计系统，其特征在于，该四维光场数据为LF(u,v,s,t)，其中u,v为光场相机内置的微透镜行数、列数，s、t为每一个微透镜对应的像素行、列数。