[發明專利]一種跨尺度自適應映射的光場成像方法

在審

• 申請號: 202110019681.6
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112884805A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 方璐;季夢奇;徐智昊;袁肖赟;戴瓊海
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種跨尺度自適應映射的光場成像方法，其特征在于，包括：

獲取光場相機采集的光場圖像和事件相機采集的灰度圖，并根據所述光場圖像和灰度圖確定包含至少一個動態對象的當前區域分布圖像和各所述動態對象對應的運動速度；

根據所述光場圖像、當前區域分布圖像和各所述動態對象對應的運動速度確定運動顯著性指標；

根據所述運動顯著性指標對各所述動態對象進行篩選，得到目標運動對象；

根據所述目標運動對象確定目標圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取光場相機采集的光場圖像和事件相機采集的灰度圖之前，還包括：

接收所述事件相機發送的觸發事件并將所述觸發事件的觸發次數累計加1；

當監測到所述觸發次數大于預設事件閾值時，控制所述光場相機采集光場圖像；

根據各所述觸發事件的事件信息確定灰度圖。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述光場圖像和灰度圖確定包含至少一個動態對象的當前區域分布圖像和各所述動態對象對應的運動速度，包括：

基于所述光場圖像結合預設算法確定泛焦圖；

將所述泛焦圖和灰度圖結合預確定的神經網絡模型確定包含至少一個動態對象的當前區域分布圖像和各所述動態對象對應的運動速度。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述光場圖像、當前區域分布圖像和各所述動態對象對應的運動速度確定運動顯著性指標，包括：

根據所述光場圖像、當前區域分布圖像和各所述動態對象對應的運動速度確定至少一個運動參數矩陣；

將各所述運動參數矩陣與對應權重乘積的和確定為運動顯著性指標。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述運動參數矩陣為速度分布矩陣時，相應的，確定所述速度分布矩陣，包括：

根據所述當前區域分布圖像確定各所述動態對象所在的區域像素點集合，所述區域像素點集合包括至少一個區域像素點；

將各所述動態對象的運動速度確定為所對應區域像素點集合中各區域像素點的目標速度，并根據全部區域像素點的位置和對應的目標速度形成速度分布矩陣。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述運動參數矩陣為深度分布矩陣時，相應的，確定所述深度分布矩陣，包括：

根據所述光場圖像結合預設算法確定深度圖；

根據所述深度圖確定各所述區域像素點集合中各區域像素點的深度，將各所述深度的平均值確定為所對應動態對象的對象深度；

根據全部區域像素點的位置和對應的對象深度形成深度分布矩陣。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述運動參數矩陣為尺寸分布矩陣時，相應的，確定所述尺寸分布矩陣，包括：

確定各所述動態對象在所述光場相機的像感器上對應的橫向像素個數；

根據光場相機參數、各所述動態對象對應的對象深度和橫向像素個數結合預確定公式確定各所述動態對象的實際尺寸；

根據全部區域像素點的位置和對應的所述實際尺寸形成尺寸分布矩陣。

8.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述運動參數矩陣為新增對象矩陣時，相應的，確定所述新增對象矩陣，包括：

根據所述當前區域分布圖像和上一區域分布圖像確定新增對象圖像；

根據所述新增對象圖像中各像素點的位置和像素值確定新增對象矩陣。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述運動顯著性指標包括至少一個指標數據，相應的，所述根據所述運動顯著性指標對各所述動態對象進行篩選，得到目標運動對象，包括：

將大于預設輸出閾值的各指標數據所對應動態對象確定為目標運動對象。

10.一種跨尺度自適應映射的光場成像裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取光場相機采集的光場圖像和事件相機采集的灰度圖，并根據所述光場圖像和灰度圖確定包含至少一個動態對象的當前區域分布圖像和各所述動態對象對應的運動速度；

指標確定模塊，用于根據所述光場圖像、當前區域分布圖像和各所述動態對象對應的運動速度確定運動顯著性指標；

對象篩選模塊，用于根據所述運動顯著性指標對各所述動態對象進行篩選，得到目標運動對象；

圖像確定模塊，用于根據所述目標運動對象確定目標圖像。