[发明专利]一种用于多焦面三维重建的合成数据集生成方法

权利要求书

1.一种用于多焦面三维重建的合成数据集生成方法，其特征包括以下步骤：

步骤1，相机采集不同场景的灰度图得到场景图像集n表示场景图像数，其取值范围为1≤n≤N，N为图像总数；

步骤2，对步骤1中得到的场景图像集根据式(1)计算图像信息熵和式(2)计算图像梯度累加和，然后通过式(3)得到场景图像集的纹理评价结果，

E(I_n)＝0.4×EN(I_n)/8+0.6×GR(I_n)/(3×10⁶),1≤n≤N(3)

其中EN()代表图像信息熵函数，I_n(p)代表图像中各像素的统计值，p表示图像中灰度值，GR()代表图像梯度累加和计算函数，sum()表示单点求和函数，*表示卷积操作符，E()表示图像纹理评价函数；

步骤3，对步骤1中得到的场景图像集根据式(4)的筛选规则得到富纹理且灰度范围适中的场景图像集

其中I_n′表示筛选后的场景图像数，其取值范围为1≤n′≤N′，N′为筛选后的图像总数；

步骤4，通过式(5)至式(9)的初等函数、式(10)的分段函数和式(11)至式(15)的进化算法测试函数模拟场景形貌的随机化过程，并以此构建场景的初始三维形貌集其取值范围为1≤n≤N，N为图像总数；

f(x)＝k(5)

f(x)＝kx+b(6)

f(x)＝sinx+b(7)

f(x)＝a^x+b(8)

f(x)＝log_ax(9)

f(x,y)＝k₁x²+k₁y²    (12)

f(x,y)＝k(y-x²)²+(1-x)²    (15)

其中a,b,c为参数，x和y为场景图宽度和高度的范围值，k与k_n,1≤n≤N为随机参数值，其取值范围为0＜k,k_n≤1,1≤n≤N；

步骤5，从步骤4中的初始三维形貌集中随机抽选2组形貌S_p与S_q，然后在式(16)至式(20)中任意选择一个形貌核函数，得到高度随机化的三维形貌图集作为场景的深度标注，其取值范围为1≤n′≤N′，N′为深度标注总数，

S′_n′＝RS_pS_q    (17)

S′_n′＝(S_pS_q+C)^R    (18)

S′_n′＝tanh(RS_pS_q+C)     (19)

其中A,R,C代表随机参数，其取值范围为-1≤A,R,C≤1，tanh()表示双曲正切函数，p和q表示三维初等形貌图的序号，其取值范围为1≤p,q≤N；

步骤6，对步骤3中得到的场景图像集结合步骤5中得到的三维形貌图集通过式(21)至式(23)点扩散函数生成多焦面图像数据集

I_d＝I_n′*h     (21)

其中*表示卷积操作符，exp()为指数函数，点扩散函数h是相机单位点源的响应，x,y为像素坐标，σ_h为方差，u_f为相机设置的对焦位置，m为相机常数，B为相机焦距f与镜头直径的比值。