[發明專利]一種全聚焦光場圖像組成方法及系統在審
| 申請號: | 201910534802.3 | 申請日: | 2019-06-20 |
| 公開(公告)號: | CN110246162A | 公開(公告)日: | 2019-09-17 |
| 發明(設計)人: | 關鴻亮;徐翎豐;段福洲;蘇文博;郭甜;楊帆;張玉瑤;陳璐;孟祥慈 | 申請(專利權)人: | 首都師范大學 |
| 主分類號: | G06T7/30 | 分類號: | G06T7/30;G06T7/50;H04N5/232 |
| 代理公司: | 北京高沃律師事務所 11569 | 代理人: | 劉鳳玲 |
| 地址: | 100048 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 成像 光場圖像 原始圖像 全聚焦 堆棧 光場 匹配代價 索引 焦點 全聚焦圖像 成像組成 方差計算 復雜度 宏像素 空間點 聚焦 清晰 | ||
1.一種全聚焦光場圖像組成方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取光原始圖像;
對所述光場原始圖像進行數字重聚焦,得到光場的焦點堆棧;
對所述焦點堆棧進行宏像素方差計算,得到空間點的匹配代價;
根據所述匹配代價計算成像索引;
通過所述成像索引,從所述焦點堆棧中提取出所述光場原始圖像中所有點的成像;
根據所有所述點的成像組成全聚焦光場圖像。
2.根據權利要求1所述的全聚焦光場圖像組成方法,其特征在于,所述對所述光場原始圖像進行數字重聚焦的重聚焦公式為:
式中,Lα為重聚焦之后的光場圖像;L為重聚焦之前的光場圖像;(s,t)為空間坐標;(u,v)為角度坐標;α為重聚焦參數,所述重聚焦參數為重聚焦后的深度與重聚焦之前的深度的比值。
3.根據權利要求1所述的全聚焦光場圖像組成方法,其特征在于,所述對所述焦點堆棧進行宏像素方差計算,得到空間點的匹配代價的匹配代價計算公式為:
式中,Cα(s,t)為深度為α的重聚焦圖像中空間坐標為(s,t)的點的匹配代價值;N為宏像素P內的點的數量;I(u,v)為宏像素P內角度坐標為(u,v)的點;為宏像素P中像素的平均值。
4.根據權利要求1所述的全聚焦光場圖像組成方法,其特征在于,所述根據所述匹配代價計算成像索引的計算公式為:
D(s,t)=argαminCα(s,t)
式中,D(s,t)為空間坐標為(s,t)的點的最清晰成像索引值。
5.一種全聚焦光場圖像組成系統,其特征在于,所述系統包括:
圖像獲取模塊,用于獲取光原始圖像;
重聚焦模塊,用于對所述光場原始圖像進行數字重聚焦,得到光場的焦點堆棧;
方差計算模塊,用于對所述焦點堆棧進行宏像素方差計算,得到空間點的匹配代價;
成像索引計算模塊,用于根據所述匹配代價計算成像索引;
提取模塊,用于通過所述成像索引,從所述焦點堆棧中提取出所述光場原始圖像中所有點的成像;
全聚焦光場圖像組成模塊,用于根據所述點的成像組成全聚焦光場圖像。
6.根據權利要求5所述的全聚焦光場圖像組成系統,其特征在于,所述對所述光場原始圖像進行數字重聚焦的重聚焦公式為:
式中,Lα為重聚焦之后的光場圖像;L為重聚焦之前的光場圖像;(s,t)為空間坐標;(u,v)為角度坐標;α為重聚焦參數,所述重聚焦參數為重聚焦后的深度與重聚焦之前的深度的比值。
7.根據權利要求5所述的全聚焦光場圖像組成系統,其特征在于,所述對所述焦點堆棧進行宏像素方差計算,得到空間點的匹配代價的匹配代價計算公式為:
式中,Cα(s,t)為深度為α的重聚焦圖像中空間坐標為(s,t)的點的匹配代價值;N為宏像素P內的點的數量;I(u,v)為宏像素P內角度坐標為(u,v)的點;為宏像素P中像素的平均值。
8.根據權利要求5所述的全聚焦光場圖像組成系統,其特征在于,所述根據所述匹配代價計算成像索引的計算公式為:
D(s,t)=argαminCα(s,t)
式中,D(s,t)為空間坐標為(s,t)的點的最清晰成像索引值。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于首都師范大學,未經首都師范大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201910534802.3/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





