[发明专利]基于角度信息的4D光场全聚焦图像获取方法

说明书

本发明属于全聚焦图像融合算法领域，具体公开了一种基于角度信息的4D光场全聚焦图像获取方法，本发明从另一个角度分析了4D光场，该方法基于光场角度信息建立宏像素能量差异函数进行清晰度评价，直接基于4D光场数据进行融合，最后利用升维后的中心子孔径图像对融合的4D光场数据进行引导优化，实验表明，与传统基于空间信息的全聚焦图像融合算法相比，本发明所提方法获得的全聚焦图像视觉效果更好，定量评价表明，本发明方法获得的全聚焦图像在基于图像特征的评价指标以及基于人类感知启发的评价指标下的质量都有所提高。

技术领域

本发明属于全聚焦图像融合算法领域，特别是涉及一种基于角度信息的4D光场全聚焦图像获取方法。

背景技术

传统全聚焦图像获取算法，以相机调焦并多次曝光获得的多张局部清晰图像为基础，然后基于像素或基于区域对图像进行清晰度评价，根据清晰度值建立融合规则，最终获得全聚焦图像。传统相机在获取多聚焦图像时，受机械抖动及场景变化等因素影响，多聚焦图像间的匹配度降低。光场相机具有先拍照后聚焦的特性，可以获得高度匹配的多聚焦图像，使其在全聚焦图像获取上具有显著优势。

基于光场图像进行全聚焦图像融合时，首先利用数字重聚焦技术从单张光场原图获得多张重聚焦图像，再借鉴传统图像融合算法进行重聚焦图像融合。常用的融合算法包括拉普拉斯算子评价法(Laplace Operator Evaluation，LOE)、小波变换法(WaveletTransform，WT)、主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)、引导滤波法(Guided Filtering Fusion，GFF)、边界寻找法(Boundary Finding，BF)等。该类算法普遍特点是直接对重聚焦图像融合，由于获取重聚焦图像时，对4D光场沿角度方向进行二重积分，积分过程丢失了光场的角度信息，因此该类算法只利用了光场的空间信息进行融合。

为了更好的理解本发明先对基于重聚焦图像的光场全聚焦图像获取原理进行简要的介绍。光场相机具有先拍照后聚焦的显著优势，基于数字重聚焦技术可以从单幅光场原图获得多张聚焦在不同深度的图像，对多幅重聚焦图像融合即可得到全聚焦图像。根据数字重聚焦理论，对4D光场L(x,y,u,v)坐标变换后沿u、v方向进行二重积分即可得到重聚焦图像：

式中，n＝1,2,3,···,N，α_n取N个不同的值对应得到N张重聚焦图像；F表示光场相机主透镜平面与传感器平面之间的距离；α_n为重聚焦调焦参数；α_n·F表示调焦后主透镜平面与重聚焦平面的距离。

基于传统多聚焦图像融合原理，重聚焦图像的融合可基于空间域或变换域算法实现。空间域融合算法以像素、块或区域为聚焦度评价单元，通过逐点或逐区域比较待融合图像的聚焦程度来计算对应待融合图像的权重图：

式中C_n(x,y)为第n幅待融合图像I_n(x,y)的聚焦度评价指标值的大小；max[·]表示取最大值操作。最终的融合图像由待融合图像与其权重图加权平均得到：

变换域融合算法首先计算待融合图像在对应变换域中的特征矩阵，建立相应的融合规则对各特征矩阵进行融合，最后经反变换得到最终融合图像。以基础的小波变换融合算法为例：通过小波变换将待融合图像分解到一系列频率信道中，利用其分解后的塔形结构构建高、低频系数，以高频系数取最大、低频系数取平均为融合规则，分别对高、低频系数进行融合后经反变换得到最终融合图像。