一种新的光场图像深度流估计方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种新的光场图像深度流估计方法
本专利技术涉及视觉图像处理
，具体的涉及一种新的光场图像深度流估计方法。
技术介绍
光场相机的发展带动了光场技术的更新，不同于传统图像只能记录光线的强度信息和位置信息，光场图像还可以记录光线的方向信息。光场成像以其独特的优势成为一种重要的信息获取手段，并已经在立体匹配、图像分割、目标识别、三维重建等诸多领域广泛应用。而这些应用都是建立在准确的深度估计基础上。所以深度估计是光场技术的至关重要的一环。深度指的是场景中某一点到相机中心所在平面的距离。场景中的所有点都映射在一张深度图上，深度图上的每一个像素记录了该点到相机中心所在平面的距离。深度计算的方法各种各样，常见的主要有多视图立体法、光度立体视觉法、色度成形法、散焦推断法以及基于机器学习的方法等等。本专利技术采用的是基于光流的深度流估计算法。光流，是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。...
【技术保护点】
一种新的光场图像深度流估计方法，其特征在于包括如下步骤：步骤(1)：将原始光场数据处理为一组子光圈图像阵列；步骤(2)：计算中心子光圈图像的空间导数；步骤(3)：对每一幅子光圈图像进行双边滤波；步骤(4)：计算初始光场深度流视差估计；步骤(5)：对步骤(4)得到的初始视差估计进行迭代优化；步骤(6)：对视差估计进行归一化处理，将视差范围规定在[0,1]区间内；采用投票机制融合视差，用直方图统计计算得到的视差并取频数最大的视差为最终视差估计。
【技术特征摘要】
1.一种新的光场图像深度流估计方法，其特征在于包括如下步骤：步骤(1)：将原始光场数据处理为一组子光圈图像阵列；步骤(2)：计算中心子光圈图像的空间导数；步骤(3)：对每一幅子光圈图像进行双边滤波；步骤(4)：计算初始光场深度流视差估计；步骤(5)：对步骤(4)得到的初始视差估计进行迭代优化；步骤(6)：对视差估计进行归一化处理，将视差范围规定在[0,1]区间内；采用投票机制融合视差，用直方图统计计算得到的视差并取频数最大的视差为最终视差估计。2.根据权利要求1所述的一种新的光场图像深度流估计方法，其特征在于步骤(1)所述的将原始光场数据处理为一组子光圈图像阵列，具体如下：原始光场图像用双平面表示，即LF(x,y,u,v,c)，表现为微透镜平面和主平面的光线信息集合；(x,y)为微透镜阵列平面坐标，取值范围为x∈[1,Nx],y∈[1,Ny]中的整数值，Nx和Ny分别为微透镜阵列的行数和列数；(u,v)为主透镜平面坐标，u,v的范围分别是和Nu和Nv是微透镜图像水平和垂直方向的像素个数；c为颜色通道，取值范围为c∈[1,Nc]中的整数值，Nc取值为3，表示红、绿、蓝三色通道；首先在主透镜平面任取一个坐标(u',v')，然后从原始光场数据LF(x,y,u,v,c)中提取子光圈图像LF(u',v')(x,y,c)，每一个(u,v)对应一幅子光圈图像，所以共有Nu*Nv幅子光圈图像，组成子光圈图像阵列LF(u,v)(x,y,c)；而坐标为(0,0)的子光圈图像称为中心子光圈图像LF(0,0)(x,y,c)。3.根据权利要求2所述的一种新的光场图像深度流估计方法，其特征在于步骤(2)所述的计算中心子光圈图像的空间导数，具体如下：对于基准图像LF(0,0,c)(x,y)，根据导数计算公式，可得中心子光圈在x,y方向的导数分别为IxLF(0,0,c)、IyLF(0,0,c)；对图像的所有颜色通道进行相同的导数计算，并且对各通道导数平方和开平方，得到图像LF(0,0)的导数IxLF(0,0)、IyLF(0,0)；导数公式为：其中，Ix,Iy分别表示图像在x,y方向的导数。4.根据权利要求3所述的一种新的光场图像深度流估计方法，其特征在于步骤(3)所述的对每一幅子光圈图像进行双边滤波，具体如下：取一幅子光圈图像LF(u',v')(x,y,c)和中心子光圈图像LF(0,0)(x,y,c)，分别和[0.250.25]卷积，得到两幅图像像素在不同颜色通道的差值Iu,vLF(x,y,c)，然后对各通道导数平方和开平方，得到最终差...
【专利技术属性】
技术研发人员：林丽莉，方水越，周文晖，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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