[发明专利]一种基于多尺度Harris的光场图像特征点检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度Harris的光场图像特征检测方法，具体过程为：将光场原始图像参数文件读入MATLAB，解码并处理为有效四维光场矩阵；将角度分辨率[u,v]中的最大值作为斜率列表的长度n，得到斜率列表，斜率列表中每个斜率进行重聚焦，得到斜率对应的焦点堆栈图像；对每一个焦点堆栈图像进行多尺度Harris角点检测；对当前角点堆栈的每一个尺度检测的角点进行非极大值抑制，减少多响应的影响。再对候选角点进行多尺度判断，若在多个尺度出现，则保留；否则删除；最终保留的角点即为光场图像的特征点；采用光场图像中的位置信息和角度信息获得整个空间的真实信息，克服了传统成像存在遮挡，丢失深度等缺点，对场景的描述更加的全面。

主权项

1.一种基于多尺度Harris的光场图像特征检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：/n步骤1、将光场原始图像和其位置分辨率[s,t]与初始角度分辨率[U,V]读入MATLAB，对初始角度分辨率[U,V]取整得角度分辨率[u,v]，根据位置分辨率[s,t]与角度分辨率[u,v]将光场原始图像解码得到四维的光场矩阵；对四维的光场矩阵进行归一化和灰度化，得有效四维光场矩阵；/n步骤2、将角度分辨率[u,v]中的最大值作为斜率列表的长度n，得到斜率列表，斜率列表中每个斜率进行重聚焦，得到斜率对应的焦点堆栈图像；/n步骤3、对任一焦点堆栈图像定义尺度列表[σ₁,…,σ_m]，分别计算该焦点堆栈图像在不同尺度下的自相关矩阵再计算当前尺度σ_i处的Harris角点响应值R；/n若角点响应值R大于设定的阈值T，认为当前焦点是候选角点；否则不是；/n步骤4、对当前焦点堆栈的每一个尺度检测的角点进行非极大值抑制，减少多响应的影响；再对候选角点进行多尺度判断，若在多个尺度出现，则保留；否则删除，最终保留的角点即为光场图像的特征点。/n