[发明专利]深度图生成

权利要求书

1.一种用于从由数字相机捕获的图像生成深度图的计算机实现的方法，其中所述深度图使用深度似然函数生成，所述计算机实现的方法包括：

通过计算机系统，接收描绘场景并且从相同的视点捕获的至少两个图像的集，所述图像中的每个图像已经由所述数字相机使用与其它图像中的每个图像相比至少一个不同的配置设置捕获，所述至少一个不同的配置设置能够将模糊引入到至少两个图像的所述集中；

通过所述计算机系统，识别来自至少两个图像的所述集中的第一图像的多个图像分块和来自至少两个图像的所述集中的第二图像的多个对应图像分块；

通过所述计算机系统，在深度假定的离散集内使用深度似然函数迭代评估每个图像分块，所述深度似然函数在频域中使用平面先验将所述图像分块和其对应图像分块进行比较，其中对于每个深度假定，所述迭代评估包括：

识别第一模糊内核，所述第一模糊内核依赖于所述深度假定和用于捕获所述第一图像的第一配置设置，

识别第二模糊内核，所述第二模糊内核依赖于所述深度假定和用于捕获所述第二图像的第二配置设置，

将所述图像分块与所述第二模糊内核进行卷积并且将所述对应图像分块与所述第一模糊内核进行卷积，以便确定针对所述图像分块的深度似然，以及

将针对所述图像分块的深度估算确定为产生最大深度似然的所述深度假定；以及

通过所述计算机系统，使用针对每个图像分块的所述深度估算来生成深度图。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述第一模糊内核和所述第二模糊内核均从深度和配置设置到模糊内核的映射进行识别，其中所述映射从用于所述数字相机的校准数据确定。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括在识别来自所述第一图像的所述多个图像分块和来自所述第二图像的所述多个对应图像分块之前，通过所述计算机系统，使用图像对应算法分析所述第一图像和所述第二图像，以便识别在捕获所述第一图像和捕获所述第二图像之间出现的所述场景内的对象位置的改变；以及

调整所述第一图像或所述第二图像中的至少一个图像以便考虑识别的所述改变。

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述迭代评估进一步包括通过以下步骤分析所述图像分块和所述对应图像分块，以便考虑在捕获所述第一图像和捕获所述第二图像之间出现的所述场景内的对象位置的改变：

在所述频域中表示所述图像分块和所述对应图像分块；

计算所述图像分块和所述对应图像分块中的每个图像分块在空间频率集处的总功率；以及

通过削弱在所述空间频率集内的功率差异，比较所述图像分块和所述对应图像分块。

5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述深度似然函数适于在亮度和对比度方面对所述第一图像或者所述第二图像中的至少一个图像中的照明条件的改变进行建模。

6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述至少一个不同的配置设置包括光圈设置和焦距设置中的至少一个。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中在不考虑采样模式的情况下捕获所述图像中的每个图像，并且所述至少一个不同的配置设置是任意选取的。

8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述深度似然函数进一步包括归一化技术，以便避免向具有更大模糊水平的模拟内核的偏置。

9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括使用去卷积算法从所述深度似然计算对应于至少两个图像的所述集的全景对焦图像。

10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述深度似然函数进一步确定针对每个图像分块的不确定性的量度，其中所述不确定性的量度指示针对给定深度假定的所述深度似然中的方差的量。