【技术实现步骤摘要】
一种基于激光器的光学成像系统
[0001]本专利技术涉及光学成像
，特别是涉及一种基于激光器的光学成像系统
。
技术介绍
[0002]在成像领域中，深度信息能够有效地为观察者提供三维空间信息，在现有技术中，若需要包含深度信息的图像，通常需要额外进行深度图像的采集，例如采用双目视觉
、
单目深度估计
、
结构光等方式
。
[0003]但是，包含深度信息的图像仅能够在数据层面体现，相较于常规二维图像，在数据层面多了深度通道的图像，以为二维图像中每个像素点提供深度值，而对于观察者而言，仍然无法直接通过图像获取到深度信息
。
[0004]在二维图像成像时，由于光圈大小
、
焦距和被摄物距离等相机属性的影响，会使二维图像包含景深信息，景深是指焦点前后的范围内所呈现的清晰图像的距离，在此范围之外，图像会出现模糊的情况，从而能够一定程度上表征出深度信息，但是，在实际采集图像时，往往难以确定合适的相机属性，以得到能够准确表征深度信息的二维图像
。
[0005]因此，如何生成包含准确景深信息的二维图像，以通过单一二维图像为观察者提供深度感知成为了亟待解决的问题
。
技术实现思路
[0006]针对上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为一种基于激光器的光学成像系统，光学成像系统包括：图像采集设备
、
激光器
、
接收器
、
数据库
、
处理器
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于激光器的光学成像系统，其特征在于，所述光学成像系统包括：图像采集设备
、
激光器
、
接收器
、
数据库
、
处理器和存储有计算机程序的存储器，其中，所述数据库中包括通过所述图像采集设备采集到的二维图像
A
以及
A
中的对象轮廓点集合
B
＝
{B1，
B2，
…
，
B
i
，
…
，
B
I
}、B
i
对应的二维图像坐标
R
i
＝
(x
i
，
y
i
)
和三维空间坐标
U
i
＝
(m
i
，
n
i
，
k
i
)
，其中，
B
i
是指第
i
个对象轮廓点，
i
的取值范围为
[1
，2，
…
，
I]
，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：
S1
，使用所述激光器在第一时间点
t1向
U
i
发射激光；
S2
，使用所述接收器接收从
U
i
返回的所述激光，以接收时刻作为第二时间点
t2；
S3
，计算测距结果
d
i
＝
v*(t2‑
t1)/2
，其中，
v
为光速；
S4
，计算
d
i
和
d
j
之间的距离差
d
ij
，
j
的取值范围为
[1
，2，
…
，
I]
，
i≠j
；
S5
，根据
d
ij
，对
{d1，
d2，
…
，
d
i
，
…
，
d
I
}
进行聚类处理，得到
M
个距离集合
{C1，
C2，
…
，
C
m
，
…
，
C
M
}
，其中，
C
m
为第
m
个距离集合，
m
的取值范围为
[1
，2，
…
，
M]
，
C
m
＝
{C
m1
，
C
m2
，
…
，
C
mn
，
…
，
C
mNm
}
，
C
mn
为第
m
个距离集合中的第
n
个测距结果，
n
的取值范围为
[1
，2，
…
，
Nm]
，
Nm
为第
m
个距离集合中的测距结果个数；
S6
，计算得到参考距离
S
m
＝
(∑
Nmn
＝1C
mn
)/Nm
；
S7
，计算模糊次数
w
m
＝
f(S
m
)
，其中
f(S
m
)
为模糊次数映射函数，所述模糊次数映射函数包括参考距离
S
m
和模糊次数
w
m
之间的映射关系；
S8
，从
A
中确定
B
i
的
G
邻域为图像子区域
L
i
；
S9
，根据
B
i
对应的
d
i
所属的距离集合，从
{w1，
w2，
…
，
w
m
，
…
，
w
M
}
中确定
B
i
对应的目标模糊次数
w
mi
；
S10
，使用预设模糊算子对
L
i
进行
w
mi
次卷积处理，得到
A
对应的仿景深图像
P。2.
根据权利要求1所述的基于激光器的光学成像系统，其特征在于，所述对象轮廓点集合
B
通过如下步骤获取：使用实例分割模型对
A
进行图像分割处理，得到
Q
个分割区域
{
γ1，
...
【专利技术属性】
技术研发人员：付小虎，潘伟巍，张磊，董金岩，
申请(专利权)人：上海频准激光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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