[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的由光场EPI重建稠密深度方法

权利要求书

1.一种基于卡尔曼滤波的由光场EPI重建稠密深度方法，其特征在于，包括：

步骤1，根据由(u，v)平面和(x，y)平面组成的双平面光场数据L(u，v，x，y)，获取不同方向的光场EPI，(u，v)平面和(x，y)平面相互平行，间距描述为f；

步骤2，在不同方向的光场EPI中通过卡尔曼滤波搜索匹配点，其具体包括：

步骤21，以光场EPI的中心视点为初始状态

步骤22，以X+和X-两个方向分别搜索光场EPI的匹配点，通过式(9)，预测X+方向匹配点的下一个状态分别为以及预测X-方向匹配点的下一个状态

式中，X_i表示i时刻的状态变量，X_i-1表示i-1时刻的状态变量，表示修正后的i时刻的预测状态变量，表示修正后的i-1时刻的预测状态变量，Δt表示两个相邻状态变量之间的时间间隔，W_i为观测噪声：

步骤23，以预设倍数的最大搜索视差为搜索范围进行搜索，计算X+方向上与中心视点(x₀，y₀)最接近的像素点(x₁，y₁)、以及X-方向上与中心视点(x₀，y₀)最接近的像素点(x_1′，y_1′)，则斜率分别对应为k₁＝(y₁-y₀)、k_1′＝(y₀-y_1′)；

步骤24，通过公式(11)修正当前状态和并返回步骤22，继续预测下一个状态，直到搜索完所有的光场EPI为止；

式中，K_i表示卡尔曼增益，表示协方差矩阵，H表示X_i映射到Y_i的观测矩阵，R表示观测噪声的协方差矩阵；

步骤3，将步骤2获得的不同方向的光场EPI的匹配点集合进行拼接，并将拼接后的离散点进行拟合成直线；

步骤4，通过步骤3拟合获得的直线斜率k，利用式(15)重建深度z：

2.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的由光场EPI重建稠密深度方法，其特征在于，所述不同方向的光场EPI包括水平方向的第一光场EPI、垂直方向的第二光场EPI、45°方向的第三光场EPI和135°方向的第四光场EPI。

3.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的由光场EPI重建稠密深度方法，其特征在于，同一个光场数据，应用于0度方向、90度方向的光场EPI时，Δt＝1；应用于45度方向、135度方向的光场EPI时，

4.如权利要求1至3中任一项所述的基于卡尔曼滤波的由光场EPI重建稠密深度方法，其特征在于，若k＞0，则在X+方向上搜索范围为预测点及以上的最大视差范围，X-方向为预测点及以下最大视差范围；若k＜0，则在X+方向上搜索范围为预测点及以下的最小视差范围，X-方向为预测点及以上最小视差范围。