专利名称：基于多层次迭代可视化优化的全聚焦合成孔径透视成像方法
技术领域：
本发明涉及一种全聚焦合成孔径透视成像方法，特别是涉及一种基于多层次迭代可视化优化的全聚焦合成孔径透视成像方法。
背景技术：
基于相机阵列透视成像是计算机视觉领域的一个重要研究课题，其在对隐藏目标成像、检测、识别和跟踪以及自由深度视点成像等方面具有广泛的应用。目前的合成孔径成像方法主要有:基于平面+视差的合成孔径成像方法与基于能量最小化的像素标记合成孔径成像方法。文献“Synthetic Aperture Imaging using Pixel Labeling via Energy Minimization, PR, 46 (I): 174-187，2013”公开了一种基于能量最小化像素标记合成孔径成像方法。与传统基于平面+视差的合成孔径成像方法不同，该方法将透视成像转化为类别标记问题，而非简单的将所有相机视角下的图像进行平均。该方法首先对每个相机视角下的像素利用能量最小化方法标记属于遮挡物的像素点，然后，在给定聚焦深度对没有被标记的像素进行平均，获得透视成像。虽然这种方法获得了对遮挡物的透视成像，但是却只能解决前景遮挡物的标记问题，无法实现在不同深度的多遮挡物分割和成像问题。此外，这种方法只能聚焦到场景中的特定深度而不是实现全聚焦，并且对缺乏纹理的成像效果较差。
发明内容
为了克服现有的基于能量最小化像素标记合成孔径成像方法成像效果差的不足，本发明提供一种基于多层次迭代可视化优化的全聚焦合成孔径透视成像方法。该方法根据景物是否可见将场景分为多个可视层，首先利用迭代的方式，设计一个广泛的合成孔径优化框架，在自由深度下重建可见和被遮挡物体的表面，利用多层迭代能量最小化优化方式，在任意给定的深度范围内产生全聚焦图像。在Stanford数据库和UCSD数据库上的测试结果显示，本发明能够得到更清晰以及更接近现实的全聚焦成像。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于多层次迭代可视化优化的全聚焦合成孔径透视成像方法，其特点是包括以下步骤:步骤一、初始化，将所有相机视角下的像素点标记为不可见，并利用合成孔径成像方法，生成任意深度的合成图像，以及对应的最大色差图(Maximum Color DifferenceImage,简称 MCD 图)；步骤二、多层次可视化优化，即将MCD图作为数据项进行能量最小化优化，标记可视点和被遮挡的像素点。当前处理层I能够获取的信息包括O至(1-1)层的可视图和深度图，利用所获取的信息可以在所有相机成像中将遮挡物移除。本发明将当前层I的全部可见的像素估计问题转化为能量最小化问题，产生可视化能量函数，表示为:E (V1) =Ed (V1)+Es (V1)⑴
其中Ed (V1)表示数据项，Es (V1)表示平滑项。对于数据项，本发明选择基于MCD的最优深度聚焦方法，并定义在参考相机下的每个像素X的数据损失Ed(V1)为:
权利要求
1.一种基于多层次迭代可视化优化的全聚焦合成孔径透视成像方法，其特征在于包括以下步骤: 步骤一、将所有相机视角下的像素点标记为不可见，并利用合成孔径成像方法，生成任意深度的合成图像以及对应的最大色差图； 步骤二、将最大色差图作为数据项进行能量最小化优化，标记可视点和被遮挡的像素点；当前处理层I获取的信息包括O至(1-1)层的可视图和深度图，利用所获取的信息在所有相机成像中将遮挡物移除；将当前层I的全部可见的像素估计问题转化为能量最小化问题,产生可视化能量函数,表示为: E (V1) =Ed (V1)+Es (V1) (I) 式中，Ed(V1)表示数据项，Es(V1)表示平滑项； 对于数据项，选择基于最大色差的最优深度聚焦方法，并定义在参考相机下的每个像素X的数据损失Ed (V1)为:
全文摘要
本发明公开了一种基于多层次迭代可视化优化的全聚焦合成孔径透视成像方法，用于解决现有的基于能量最小化像素标记合成孔径成像方法成像效果差的技术问题。技术方案是首先将场景分为多个可视层，利用迭代的方法，设计一个广泛的合成孔径优化框架，在自由深度下重建可见物体和被遮挡物体的表面，利用多层迭代能量最小化优化方式，在任意给定的深度范围内产生全聚焦图像。将本发明在Stanford数据库和UCSD数据库的数据进行测试，测试结果显示本发明方法得到了更清晰以及更接近现实的全聚焦成像。
文档编号G06T7/00GK103198475SQ20131007480
公开日2013年7月10日 申请日期2013年3月8日 优先权日2013年3月8日
发明者杨涛, 张艳宁, 仝小敏, 马文广 申请人:西北工业大学