[发明专利]一种基于跨图像置信传播的人工复眼相机深度估计方法

说明书

本发明公开了一种基于跨图像置信传播的人工复眼相机深度估计方法，包括以下步骤：人工复眼相机深度估计能量函数设计；能量函数优化；计算初始深度；初始深度图精细化；生成深度图；人工复眼图像融合；输出融合图像和深度图。本发明使人工复眼相机深度估计和重构效果更好，可用于人工复眼相机三维重建领域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种基于跨图像置信传播的人工复眼相机深度估计方法。

背景技术

视觉是大部分生物认识世界、感知世界的一个重要手段，昆虫复眼作为一种广泛存在的视觉系统，具有体积小、近距离清晰成像、视场大、对运动目标敏感等特点。虽然传统的单目相机已经能够获得高清的图像，但单目相机的体积以及焦距都很难进一步缩小。人工复眼相机作为一种新型的相机类型，通过模拟昆虫复眼成像原理，能在保持与单目相机相比拟的成像效果的同时具有更小的体积。因此人工复眼相机在大视场成像、三维重建、指纹系统等领域都具有广泛研究。其中如何从图像的二维信息中恢复环境中的第三维信息(即深度信息)是三维重建最重要的研究内容，目标深度的估计效果直接影响到三维重建的效果。

虽然目前已有大量的深度估计方法，但在人工复眼相机图像的应用中仍然存在许多问题。人工复眼相机由于其多个小视场角的低分辨率成像通道的特点，虽然相邻子眼图像间可以看作一对立体相机，但由于缺少有效的支撑信息，采用目前的全局或局部深度估计方法进行目标深度估计效果较差。因此，发明一种适用于人工复眼相机的深度估计方法具有十分重要的意义，有利于将人工复眼相机应用到实际环境中。

发明内容

本发明目的是针对一种人工复眼相机，提供一种基于跨图像置信传播的人工复眼深度估计方法，该方法根据所用人工复眼的结构特点，构建深度估计能量函数，并利用跨图像置信传播优化方法对能量函数进行优化，随后对获得的初始深度图进行精细化，完成人工复眼图像深度估计。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于跨图像置信传播的人工复眼相机深度估计方法，包括步骤：S1、获取人工复眼图像，人工复眼相机具有M×N个子眼，单次捕捉可获得M×N个图像I_v(x,y)，其中v表示子眼图像在相机中的位置；其中，M、N分别表示子眼的行和列；

S2、构建深度估计能量函数：

S21、对任意子眼图像I_v(x,y)，按下式计算图像匹配代价D'_p(l_p)：

其中D'_p(l_p)表示像素p的深度为l_p时的匹配代价，如果像素p深度为l_p时对应像素存在，则δ_i(l_p)为1，否则δ_i(l_p)为0；ε是常数以避免分母为0；N_v表示子眼图像I_v的最近4邻域图像；表示子眼图像I_v与任意相邻图像I_i的匹配代价，具体计算方法为：

其中和分别表示截断光强度差异和截断梯度差异，λ表示对应项的权重，计算方法为：

其中τ_I和τ_g分别表示光强度和梯度的截断值，I_v(p)、g_v(p)分别表示图像I_v中的像素p的光强度和梯度，I_i(p(l_p))和g_i(p(l_p))分别表示图像I_v中的像素p深度为l_p时在图像I_i中的对应像素的光强度和梯度；

S22、利用导向滤波器对匹配代价进行聚合，获得稳健的匹配代价D_p(l_p)，具体计算方法为：