[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

说明书

本发明属于光场图像处理及深度估计领域，特别是公开了一种基于能量增强散焦响应的改进光场深度估计算法，针对现有的DCDC算法在建立散焦响应函数时，所采用的拉普拉斯算子存在求取二阶导方向有限、且所有二阶导求和能量相互抵消的问题，对散焦响应函数进行了改进，提出基于能量增强散焦响应的光场深度估计算法，该算法充分考虑了周边像素点对当前位置散焦度的影响，通过增加具有权重差异的二阶导的个数和方向来实现能量增强，实验验证了该方法的有效性，针对一些深度信息复杂的光场图像，本发明算法获取的深度图视觉效果更好，与散焦评价结合相关性评价算法相比，改进算法获得深度图像的均方误差平均下降3.95％。

技术领域

本发明属于光场图像处理及深度估计领域，特别是涉及一种基于能量增强散焦响应的改进光场深度估计算法。

背景技术

光场渲染理论的不断发展及全光函数的不断演化，光场成像成为现代计算摄影学的一个热点话题。与传统相机的结构设计不同，微透镜光场相机基于光场双平面表示模型，通过主透镜与成像面中间增加微透镜阵列来实现4维(4D)光场数据的获取。该4D光场不仅记录了传统成像获得的空间光线的位置信息(x,y)，同时记录了光线的方向信息(s,t)。单次曝光完成多维空间光线信息的记录使得光场图像在后期具有更为广泛的应用价值，如基于光场图像进行数字重聚焦、多视点图像的提取、全聚焦图像融合等。在此基础上发展起来的深度估计算法，凭借只需一张光场图像即可完成深度图估计的优势，近年来引起光学三维传感领域诸多学者的普遍关注。

目前，基于光场图像的深度估计算法主要分为三类：立体匹配法、EPI(Epipolar-PlaneImage)图像法和散焦法(Depth from Defocus,DFD)。立体匹配法主要基于光场子孔径图像的视差求取，通过视差与深度信息的对应关系完成深度图像估计，如Jeon等提出的基于子孔径图像相位亚像素位移计算的深度获取法基于此原理，受微透镜光场相机结构设计的限制，解码出来的子孔径图像的视点数有限且分辨率有限等问题限制了该算法的深度获取精度。

EPI算法将多幅存在单一方向视差的子孔径图像堆叠形成立方体，沿一定方向切割立方体形成EPI截面，利用EPI图像极线斜率与目标场景深度成比例的关系完成深度估计，如Li等通过EPI图像结构张量计算、解稀疏线性系统完成平滑深度图像的获取，Zhang等采用自旋转平行四边形来获得EPI的斜率，对于不连续区域有较好的深度重建效果。该类算法由于需要准确估计EPI图像每一像素点所在极线的斜率，图像特征局部不完备是导致算法复杂度高、实时性差的主要原因。

DFD是通过对同一目标场景聚焦深度不同的多张多聚焦图像进行散焦度对比来完成深度估计，Favaro提出的基于非局部均衡化滤波正则化深度估计基于此原理。

针对光场图像特性，在充分分析各类深度获取算法的优缺点后，Tao提出了基于散焦评价结合相关性评价的深度获取算法(Depth from combining defocus andcorrespondence，DCDC)，该算法充分利用了散焦深度图局部抗噪声能力强及相关性深度图全局边界准确的优点，采用马尔可夫优化理论完成了最终深度图的优化。但是该方法在进行散焦评价获取深度时，所采用的拉普拉斯算子只考虑了空间信息水平、垂直方向的二阶导，且存在二阶导求和时能量相互抵消的问题，影响了算法应用于复杂拍摄场景中的深度获取精度。基于此，本发明对散焦评价函数进行改进，提出了基于能量增强散焦评价方法来提高散焦法获得深度图的质量，进而提高最终深度图的获取精度。

发明内容

本发明旨在克服现有技术不足，解决了现有的DCDC算法在建立散焦响应函数时，所采用的拉普拉斯算子存在求取二阶导方向有限、且所有二阶导求和能量相互抵消的问题，提供一种基于能量增强散焦响应的改进光场深度估计算法，本算法充分考虑了周边像素点对当前位置散焦度的影响，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，在复杂场景的深度获取中具有更强的鲁棒性。

为解决上述技术问题，本发明保护的技术方案为：基于能量增强散焦响应的改进光场深度估计算法，按照以下步骤进行：