[发明专利]一种基于光场角度域变化矩阵的特征点检测方法

权利要求书

1.一种基于光场角度域变化矩阵的特征点检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1，输入光场图像，对光场图像进行解码、预处理；

步骤2，对预处理后的光场图像提取对应的子孔径图像矩阵，并对其进行编号从(1,1)到(u,v)；

步骤3，从步骤2提取出的u*v张不同视角的子孔径图像中选择第张子孔径图像，结合Canny算子对图像进行边缘检测，筛选出梯度变化大的点作为候选特征点，并记录对应的候选特征点对应像素点坐标(i,j)；

步骤4，根据步骤3筛选出的候选特征点(i,j)，依次遍历所有子孔径图像相同位置像素点(i,j)，利用梯度公式计算该像素点的梯度值，存储至角度域变化矩阵M(i,j)；

步骤5，在角度域变化矩阵M(i,j)中选取特定像素点进行做差取绝对值，选定特定阈值进行判断，确定该像素点是否可以视为特征点；

步骤6，重复步骤5，直到将所有将候选特征点遍历结束，并作为最终光场图像特征点。

2.根据权利要求1所述的一种基于光场角度域变化矩阵的特征点检测方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下方式实施：

步骤1.1，读入光场图像和其对应的微透镜中心数据文件；读入的微透镜中心数据包括微透镜阵列大小，微透镜阵列的旋转角，微透镜的水平间隔和垂直间隔，微透镜阵列的每个微透镜的中心点的对应坐标；

步骤1.2，依据步骤1.1读取的微透镜阵列的旋转角，对光场图像进行旋转，得到新的光场图像；

步骤1.3，对新的光场图像进行解码标定，将二维光场图像转化为四维坐标，得到二维的位置信息[s,t]和二维的角度信息[u,v]，完成对光场图像的预处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于光场角度域变化矩阵的特征点检测方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下方式实施：

根据步骤1预处理后的光场图像，将每个微透镜下相同位置的子像素提取出来，按照相对位置重新排列，形成场景在一个视角下的图像，即一张分辨率为s*t的子孔径图像，光场图像的角度域为(u,v)，故可以提取到u*v张不同角度的子孔径图像，并对子孔径图像进行编号从(1,1)到(u,v)。

4.根据权利要求1所述的一种基于光场角度域变化矩阵的特征点检测方法，其特征在于，所述步骤4具体按照以下方式实施：

步骤4.1，根据候选特征点(i,j)，从(1,1)到(u,v)张子孔径图像依次计算(i,j)像素点的梯度值，利用一阶微分可得到第(u,v)张子孔径图像(i,j)像素点的梯度值为M_(u,v)(i,j)；

步骤4.2，将每一张子孔径图像(i,j)像素点的梯度值存储至角度域变化矩阵M，如公式(1)所示，

依次遍历所有候选特征点，便可得到每个候选特征点(i,j)的角度域变化矩阵M(i,j)，角度域变化矩阵M大小为u行v列。

5.根据权利要求1所述的一种基于光场角度域变化矩阵的特征点检测方法，其特征在于，所述步骤5具体按照以下方式实施：

以处像素为中心，选择不同视角的子孔径图像的相同像素点与中心像素值做差取绝对值，选取特定阈值，若满足超过80％的点的差值均小于阈值，则该像素点都可以视为特征点。