一种基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法，该方法包括以下步骤：步骤1，获取YCbCr颜色空间光场数据；步骤2，在Y通道标记平滑区域；步骤3，在CbCr通道进行语义分割；步骤4，在Y通道进行区域匹配；步骤5，优化匹配视差，并计算场景深度。通过采用本发明专利技术提供的方法，能够在四维光场理论下实现高精度的深度重建。

【技术实现步骤摘要】
一种基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法
本专利技术涉及计算机视觉与数字图像处理领域，尤其涉及一种基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法。
技术介绍
光场包含光线的空间和角度信息，是对场景中光线的辐照度刻画，广泛应用于场景渲染、深度信息获取、计算摄影与三维重构。七维全光函数最早被提出用来形式化描述光场，描述了空间中任意时刻任意波长的光线辐照度信息。Levoy，Gortler等人提出了光场的双平面参数化表示，即四维光场L(x，y，u，v)。基于四维光场的理论，Ng和Levoy等人设计基于微透镜阵列采集系统的手持相机，实现了单次曝光下的四维光场数据采集和重聚焦成像。由光场数据获取场景深度信息当前有三类方法。基于多视点像素匹配的深度获取方法，基于极线图的深度获取方法和基于聚焦堆栈深度获取方法。光场可以看作一组不同视点下的透视图，基于多视点像素匹配的深度获取方法通过像素匹配获取任意物点在所有视点下的视差信息。基于极线图的深度获取方法计算梯度方向或者尺度变换求极值得到极线图中直线的斜率。基于聚焦堆栈深度获取方法通过清晰度评价本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，获取YCbCr颜色空间光场数据；/n步骤2，在Y通道标记平滑区域；/n步骤3，在CbCr通道进行语义分割；/n步骤4，在Y通道进行区域匹配；/n步骤5，优化匹配视差，并计算场景深度。/n

【技术特征摘要】
20190927 CN 20191092445401.一种基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取YCbCr颜色空间光场数据；
步骤2，在Y通道标记平滑区域；
步骤3，在CbCr通道进行语义分割；
步骤4，在Y通道进行区域匹配；
步骤5，优化匹配视差，并计算场景深度。


2.如权利要求1所述的基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法，其特征在于，步骤2包括：
步骤21，在Y通道上，计算以待匹配像素点为中心、预设面积的矩形窗口区域内各像素点的像素值的均方差值；



式中，f表示矩形窗口区域内像素点的像素值，表示矩形窗口区域内像素点的像素值的平均值，N表示矩形窗口区域内像素点的个数；
步骤22，比较式(1)计算得到均方差值σ2与设定的平滑区域阈值ξ，σ2＜ξ时，则步骤21中的待匹配像素点被判定为平滑区域。


3.如权利要求1所述的基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法，其特征在于，步骤3具体包括：
步骤31，在YCbCr颜色空间光场数据的中心视图的CbCr通道通过区域生长二分法进行语义分割，此时场景被分成若干个色度块；
步骤32，遮挡发生在色度块的边缘，提取色度块的边缘，该边缘为边界遮挡区域。


4.如权利要求3所述的基于YCbCr颜色空间光场数据的稠密深度重建方法，其特征在于，步骤31建立下式(2)提供的关于颜色距离和空间结构相关的区域生长能量函数Ek(x，y)：






当Ek(x，y)＜τ(x，y)，表示区域停止增长；
τ(x，y)＝(Cb(x，y)-Cbn)2+(Cr(x，y)-Crn)2(4)
(Cbn，Crn)＝argminx，y||(x-xi)+(y-yi)||L2(5)
式中，Cb(x，y)、Cr(x，y)分别表示像素点(x，y)的Cb值、Cr值，Dk表示第k个色度块，γ表示权重因子，表示Dk中的Cb，Cr的均值，表示中心视图的像素点(x，y)的梯度，Y(x+1，y)、Y(x-1，y)、Y(x，y+1)、Y(x，y-1)分别表示Y通道中坐标(x+1，y)、(x-1，y)、(x，y+1)、(x，y-1)的像素值，Cbn、Crn分...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱钧，刘畅，陈平，史立根，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，中北大学，
类型：发明
国别省市：北京;11