一种由聚焦堆栈估计深度的方法和装置

    公开(公告)号:CN116805330A

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202310866985.5

    申请日:2023-07-14

    Abstract: 本发明公开了一种由聚焦堆栈重建深度的方法和装置,其包括:步骤101,通过改变物距或相距的方式,采集一组聚焦深度不同的图像序列,获得聚焦堆栈;步骤102,使用测度算子计算初始的聚焦测度体数据u;其中,聚焦测度体数据包括聚焦堆栈中每个像素的聚焦测度;步骤103,根据聚焦堆栈与聚焦测度体数据u的数据结构之间的相似程度,计算聚焦堆栈与聚焦测度体数据的结构一致性S;步骤104,结合结构一致性S,利用三维自适应加权全变分模型优化聚焦测度体数据u,得到优化后的聚焦堆栈体数据u;步骤105,根据优化后的聚焦测度体数据,获得深度图。本发明能够有效解决聚焦堆栈估计深度中弱纹理区域和遮挡区域深度线索丢失问题,进而提升重建深度的精度。

    一种基于光场傅里叶视差层的视差重建方法

    公开(公告)号:CN114936990B

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202210499311.1

    申请日:2022-04-26

    Inventor: 刘畅 邱钧 魏菲

    Abstract: 本发明属于计算机视觉和数字图像处理技术领域,公开了一种基于光场傅里叶视差层的视差重建方法,包括:S1,由光场重构傅里叶视差层;S2,由傅里叶视差层重建视差层图像;S3,基于测度函数确定像素点所在的视差层;S4,融合所有视差层的像素点,获得场景信息的全局视差图。该方法对傅里叶视差层的划分误差存在一定的鲁棒性,能够实现高精度的视差重建,是一种在变换域中解构场景视差层进行视差重建的新方法。

    一种基于光场傅里叶视差层的视差重建方法

    公开(公告)号:CN114936990A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210499311.1

    申请日:2022-04-26

    Inventor: 刘畅 邱钧 魏菲

    Abstract: 本发明属于计算机视觉和数字图像处理技术领域,公开了一种基于光场傅里叶视差层的视差重建方法,包括:S1,由光场重构傅里叶视差层;S2,由傅里叶视差层重建视差层图像;S3,基于测度函数确定像素点所在的视差层;S4,融合所有视差层的像素点,获得场景信息的全局视差图。该方法对傅里叶视差层的划分误差存在一定的鲁棒性,能够实现高精度的视差重建,是一种在变换域中解构场景视差层进行视差重建的新方法。

    一种基于空角一致性光场抠图方法及装置

    公开(公告)号:CN114742847A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210405016.5

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于空角一致性光场抠图方法及装置,其包括:步骤1,提取光场数据的中心子孔径图像并计算其视差;步骤2,计算中心子孔径图像alpha图;步骤3,通过光场alpha图传播模型,对中心子孔径图像alpha图进行传播,获取光场alpha图alphau,v(x,y)。通过采用本发明提供的方法,可以实现准确且具有一致性的光场抠图并评估其空角一致性。

    一种基于空角一致性光场抠图评价方法及装置

    公开(公告)号:CN114742846A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210404986.3

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于空角一致性光场抠图评价方法及装置,其包括:步骤1,提取光场数据的中心子孔径图像;步骤2,计算光场数据的视差图和光场数据中心子孔径图像alpha图;步骤3,对中心子孔径图像alpha图进行传播,获取光场alpha图;步骤4,通过在空间域获取的空角一致性评价指标S‑cons,对光场alpha图中的光场数据空角一致性进行评价:指标S‑cons取值范围在(0‑1),指标S‑cons越接近1,代表边界区域方差越小,光场数据的空角一致性越好,指标S‑cons越接近0,光场数据的空角一致性越差。通过采用本发明提供的方法,可以实现准确且具有一致性的光场抠图并评估其空角一致性。

    一种基于空角一致性光场抠图方法及装置

    公开(公告)号:CN114742845A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210404965.1

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于空角一致性光场抠图评价方法及装置,其包括:步骤1,提取光场数据的中心子孔径图像;步骤2,计算光场数据的视差图和光场数据中心子孔径图像alpha图;步骤3,对中心子孔径图像alpha图进行传播,获取光场alpha图;步骤4,通过在频域获取的空角一致性评价指标F‑cons,对光场alpha图中的空角一致性进行评价:指标F‑cons取值范围在(0‑1),指标F‑cons越大,代表支集所占范围越小,光场数据空角一致性越好,反之越差。通过采用本发明提供的方法,可以实现准确且具有一致性的光场抠图并评估其空角一致性。

    一种基于卡尔曼滤波的由光场EPI重建稠密深度方法

    公开(公告)号:CN113610961A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110897506.7

    申请日:2021-08-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的由光场EPI重建稠密深度方法,该方法包括: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;步骤2,在不同方向的光场EPI中通过卡尔曼滤波搜索匹配;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,深度重建:在光场计算成像中,光场数据中相邻视点之间的视差与深度图存在反比例关系,因此使得深度重建问题被转化为视差重建问题。本发明能够为基于光场的数字重聚焦和三维场景重构提供高精度的深度信息。

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