[发明专利]基于能量增强散焦响应的改进光场深度估计算法

权利要求书

1.基于能量增强散焦响应的改进光场深度估计算法，其特征在于，按照以下步骤进行：

1)对光场相机进行微透镜中心标定后，从光场原图像中解码出4D光场L₀(x₀,y₀,s₀,t₀)，根据光场双平面表示模型及数字重聚焦理论，当改变光场相机成像平面(像距)的位置时，由相机记录的新的成像深度处(物距)的光场与原光场L₀(x₀,y₀,s₀,t₀)的坐标存在以下关系：

其中，α_n表示像平面移动距离的比例系数，且n＝0,1,2，······255，表示不同α_n值对应的索引值，将分别沿着s、t方向进行二重积分，得到不同α_n值对应的重聚焦图像：

其中N_s，N_t表示4D光场角度分辨率的大小；

2)不同聚焦深度处的4D光场的散焦响应通过增加具有权重差异的二阶导个数和方向来实现能量增强，散焦响应函数的表达式如下：

其中，ω′_D是围绕当前像素的窗口大小，表示基于能量增强的二阶导算子，其表达式如下：

其中，s、t表示水平垂直方向二阶导步长，表示权重因子，距离中心点越近的点，权重因子越大，对拉普拉斯算子值贡献越大，反之，距离中心点越远，对拉普拉斯算子值贡献越小，S、T只能取奇数，S×T表示重聚焦图像与该二阶导算子卷积的窗口大小；

3)不同聚焦深度处的4D光场的相关性响应通过计算4D光场角度方差来实现：

4)取散焦响应最大时α_n的索引值n形成散焦深度图D₁(x,y)，取相关性响应最小时α_n的索引值n形成相关性深度图D₂(x,y)，具体表达式如下：

5)使用马尔可夫优化理论来实现散焦深度图和相关性深度图的融合，先计算不同深度图对应的置信度：

C₁(x,y)＝D₁(x,y)/D₁′(x,y) (8)

C₂(x,y)＝D₂(x,y)/D₂′(x,y) (9)

其中，D₁′(x,y)表示散焦响应取次大值时由公式(6)得到的深度图，D₂′(x,y)表示取散焦响应取次小值时由公式(7)得到的深度图；最终融合后的深度图D(x,y)通过解以下优化问题得到：

其中，为拉普拉斯算子。