一种重建光场的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种重建光场的方法，包括：采集多组光场训练学习样本集，其中，每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角；将每组光场训练学习样本集进行分割；对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场。通过本发明专利技术的方案，实现了一种简单、有效、获取更加真实光场图像的光场重建方法。

A Method and Device for Reconstructing Light Field

The embodiment of the present invention discloses a method for reconstructing light field, which includes: collecting multiple sets of light field training and learning samples, in which each set of light field training and learning samples contains 5 x 5 angles of view; dividing each set of light field training and learning samples; calculating each sub-training block obtained from the segmentation to obtain the reconstructed light field. Through the scheme of the present invention, a simple, effective and more real light field image reconstruction method is realized.

【技术实现步骤摘要】
一种重建光场的方法及装置
本专利技术涉及数字图像处理，尤其涉及一种重建光场的方法及装置。
技术介绍
传统相机的原理基本相同，是空间3D场景到2D的投影，不能真实的反映真实世界的3D空间结构。光场图像的四维信息不仅包括我们所熟知的轻度信息，还记录了光线的方向信息。机器视觉就是模拟人类的视觉系统，利用计算机对图像的处理达到对3D场景的理解即感知物体位置远近、大小等三维信息。因此，相比于传统的彩色或灰度图像，光场图像能够为场景提供一种更精准可靠的描述，并且能够提高计算机视觉领域各项任务的性能。关于此技术研究，2016年伯克利大学Ng通过一个相位编码掩膜将空间中的4D光场信息记录到2D传感器，进行光场重建。并在最后指出如果涉及适当相位编码掩膜特性，可以搭建一个无镜头光场相机。国内研究基于掩膜的光场采集与重建：北京航空航天大学常雷等分析掩膜光场成像的特点，建立光场成像的计算机仿真模型，模拟四维光场的采集，进行数字重聚焦实验以验证此方法的可行性。因此，如何实现一种简单、有效、获取更加真实光场图像的光场重建方法是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种重建光场的方法及装置，可以实现一种简单、有效、获取更加真实光场图像的光场重建方法。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种重建光场的方法，包括：采集多组光场训练学习样本集，其中，每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角；将每组光场训练学习样本集进行分割；对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场。进一步地，所述将每组光场训练学习样本集进行分割，包括：利用测量矩阵将每组光场训练学习样本集分割为多个8×8个子训练块。进一步地，所述对分割后的每个训练块计算，获得重建的光场，包括：采用K-SVD算法对分割后的每个子训练块分别进行计算，得到多个光场过完备字典；从所述多个光场过完备字典中选择至少部分光场过完备字典分别进行计算，获得重建的光场。进一步地，从所述多个光场过完备字典中选择至少部分光场过完备字典分别进行计算，获得重建的光场，包括：从所述多个光场过完备字典中选择部分光场过完备字典；采用分块法针对所选择的每个所述光场过完备字典进行重建光场，其中，所述重建光场时字典冗余度设定为1.6。进一步地，所述对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场后，方法还包括：计算所述重建的光场的峰值信噪比。为了解决上述问题，本专利技术还提供了一种重建光场的方法，包括：存储器和处理器；其特征在于：所述存储器，用于保存用于重建光场的程序；所述处理器，用于读取执行所述用于重建光场的程序，执行如下操作：采集多组光场训练学习样本集，其中，每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角；将每组光场训练学习样本集进行分割；对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场。进一步地，所述将每组光场训练学习样本集进行分割，包括：利用测量矩阵将每组光场训练学习样本集分割为多个8×8个子训练块。进一步地，所述将每组光场训练学习样本集进行分割，包括：采用K-SVD算法对分割后的每个子训练块分别进行计算，得到多个光场过完备字典；从所述多个光场过完备字典中选择至少部分光场过完备字典分别进行计算，获得重建的光场。进一步地，所述从所述多个光场过完备字典中选择至少部分光场过完备字典分别进行计算，获得重建的光场，包括：从所述多个光场过完备字典中选择部分光场过完备字典；采用分块法针对所选择的每个所述光场过完备字典进行重建光场，其中，所述重建光场时字典冗余度设定为1.6。进一步地，所述处理器读取执行所述用于重建光场的程序，还执行如下操作：所述对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场后，计算所述重建的光场的峰值信噪。本专利技术提出了一种重建光场的方法，包括：采集多组光场训练学习样本集，其中，每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角；将每组光场训练学习样本集进行分割；对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场。通过本专利技术的方案，解决了如何实现一种简单、有效、获取更加真实光场图像的光场重建方法等问题。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明附图用来提供对本专利技术技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本专利技术的技术方案，并不构成对本专利技术技术方案的限制。图1为本专利技术实施例的重建光场方法的流程图；图2为本专利技术实施例的重建光场装置的示意图；图3为示例中重建光场时峰值信噪比和分块大小的关系示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是本专利技术实施例的重建光场方法的流程图，根据该流程图，本实施例的重建光场方法，包括：步骤100：采集多组光场训练学习样本集，其中，每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角；在本实施例中，可以通过仿真光场或掩膜相机光场采集光场训练学习样本。其中，掩膜相机光场采集是一种高分辨率、大视场的成像技术，它是在传统相机的CCD前放置掩膜对光线进行调制以获取入射光线的强度的方向信息。采集多组光场训练学习样本集，可选地，选择每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角作为光场训练学习样本数据。一个示例中，步骤100实现过程可以包括：掩膜相机光场采集100组光场训练学习样本，选择4组光场训练学习样本集进行光场训练，其中，每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角。在其它实现方式中，每组光场训练学习样本集也可以选择包含3x3、8x8等其他个数的角度视角作为光场训练学习样本集。步骤101：将每组光场训练学习样本集进行分割。在本实施例中，将4组光场训练学习样本集进行分割，实现方式可以为：将上述4组5x5个视角的光场训练学习样本集随机分为多个nxm的训练子块，例如：基于选择每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角，因此，可以将分割训练块大小预先设定为5x5x3x3到5x5x13x13之间大小进行划分。在本实施例的一些可选的实现方式中，将每组光场训练学习样本集进行分割，可以利用测量矩阵对每组光场训练学习样本集进行分割。例如：每组光场训练学习样本集中将光场图像角度分辨率定义为5x5、空间分辨率定义为3x3、4x4……13x13。对光场训练学习样本集分割时，如果划分的训练块比较小时，因为训练块过小则训练的光场字典原子将不能包含样本集的全部角度分辨率信息，最终使重建光场质量下降；若分块太大不仅使学习训练的过完备字典原子的角度分辨率下降，并且会导致重建光场速度也将变慢；本实施例的一种实施方式中，将样本采集的训练块角度分辨率设定为5x5，空间分辨率设定为8x8，即将每组光场训练学习样本集分割为多个8×8的子训练块，既可以保证重建光场的质量，还可以保证重建光场的速度。在其它实现方式中，可以采用其他的方法对光场训练学本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种重建光场的方法，其特征在于，所述方法包括：采集多组光场训练学习样本集，其中，每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角；将每组光场训练学习样本集进行分割；对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场。

【技术特征摘要】
1.一种重建光场的方法，其特征在于，所述方法包括：采集多组光场训练学习样本集，其中，每组光场训练学习样本集包含5x5个角度视角；将每组光场训练学习样本集进行分割；对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场。2.根据权利要求1所述的重建光场的方法，其特征在于，所述将每组光场训练学习样本集进行分割，包括：利用测量矩阵将每组光场训练学习样本集分割为多个8×8个子训练块。3.根据权利要求1所述的重建光场的方法，其特征在于，所述对分割后的每个训练块计算，获得重建的光场，包括：采用K-SVD算法对分割后的每个子训练块分别进行计算，得到多个光场过完备字典；从所述多个光场过完备字典中选择至少部分光场过完备字典分别进行计算，获得重建的光场。4.根据权利要求3所述的重建光场的方法，其特征在于，所述从所述多个光场过完备字典中选择至少部分光场过完备字典分别进行计算，获得重建的光场，包括：从所述多个光场过完备字典中选择部分光场过完备字典；采用分块法针对所选择的每个所述光场过完备字典进行重建光场，其中，所述重建光场时字典冗余度设定为1.6。5.根据权利要求1所述的重建光场的方法，其特征在于，所述对分割所得到的每个子训练块计算，获得重建的光场后，方法还包括：计算所述重建的光场的峰值信噪比。6.一种重建光场的装置，包括：存储器和处理器；其特征在于：所述存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：张典，段谊海，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41