经过低通滤波得到 低频分量L。和高频分量H。，将L。通过k个方向带通滤波器得到B。到B K i共k个子带，L。低 通滤波得到L，将L降采样后重复上述过程，最多分解层数是[Iog2 (min (图像宽度，图像高 度））]_2,其中□代表向下取整。
[0057] 在本发明的一个实施例中，步骤S103进一步包括：
[0058] 步骤1 :设输入双目图像为I，将双目图像I作DFT (Discrete Fourier Transform， 离散傅里叶变换）得到J，将J分别作低通滤波和高通滤波得到L。（ ω)和Η。（ ω)，其中低通 滤波器和高通滤波器表达式如下：
[0059]
[0060]
[0061] 其中L(r)是低通滤波器，H(r)是高通滤波器，r是f以中心点为原点的极坐标系 的归一化长度，即将双目图像中相对中心点坐标为（x，y)的点对应的极坐标长度为：
[0062]
[0063] 需要说明的是，此处的（X，y)的坐标轴的y轴与传统概念上的y轴方向是相反的， 与二维数组下标的增长趋势一致，其中width和hight分别表示双目图像的宽度和高度，因 Itb ο < /- < ^,
[0064] 步骤2 :对得到的U(co)用K-I阶方向导数算子滤波器得到K个方向的滤波器，这 些滤波器是关于原点对称的，K阶方向导数滤波器公式如下：
[0066] 而要?、恂；Cg芏岡及刻_场，频；1?刈孙的力1〇」?乂 I 一又，囚见，h (r)只在
[0065] ()< & f §范围内取值，将G。到Gk i分别乘以该层的低通滤波器和高通滤波器得到带通 滤波器A。到Aki，具体为：
[0067] Ak= G k (r) L (r) H (r) = L。（ ω) Gk (r) H (r) (k = 0, · · ·，k-Ι)。
[0068] 步骤3 :通过上述步骤1和步骤2可以分解得到第一层金字塔的频域数据，将 L0(?)进行倍数为2的降采样，由于"（ω)是频域图像，降采样即取以中心点为中心，长宽 分别为"（ω) -半的矩形，并对降采样后的图像进行下一层的低通滤波得到L1(Co),依次 重复执行上述步骤1和步骤2以构造出金字塔结构，对第一层高频数据和最底层低频数据 做傅里叶反变换并取实部得到空间实数场，对其它层数据做傅里叶变换得到空间复数场， 这样就可以对中间各子频带内的空间复数场的相位进行操作产生新的视角的虚拟视图。然 而这样不对高频数据做空间场的处理会使图像损失一些细节信息，因此将高频数据按照上 述步骤1中的理论同样变换为空间复数场，即将高频数据同样在频域范围截半处理作傅里 叶反变换得到具有相位的高频段对应的空间复数场，这样可以使图像的局部细节恢复和原 图像更加一致。
[0069] 步骤S104 :计算变换后的左图像和右图像分解后每个点对应的相位差。在本发明 的一个实施例中，由于金字塔分解的下采样在频域是取中心一半长宽的矩形图像区域，对 应在空间域就是隔点采样，因此较低层的相位修正点对应更高一层以原点为原点，x、y轴距 离均加倍的点。具体包括：从最低层开始找到相位异常点，对次低层各个方向均判断找到对 应中心距离2倍的点进行修正，从次低层开始各个方向分别对应逐级向上找到对应的距离 中心2倍距离的点进行修正直到金字塔的顶层。换言之，该步骤即相位差值的求取以及修 正，通过两幅图片分别分解的分量进行点对点的相位求取后做差就得到点对点的相位差， 由于程序求取角度函数一般将角度限制在-Ji~之间，不会出现区域外的相位。由于可 控复数金字塔升降采样的倍数均为2,因此在较低层相位差大于i的点在更高一层图像中 的对应点的相位差值大于31，而求取的相位及相减求差操作在遇到大于的相位时会以 为周期转换到-π~π之间，因此算法需要为上述异常点重新赋值：从最低层遍历寻 找相位差大于f的点，将更高一层对应点的相位差值人工置为该点的相位差值的2倍。
[0070] 步骤S105 :根据每个点对应的相位差进行相位插值操作以得到相位插值图像序 列，并对相位插值图像序列进行反混叠滤波处理，以重构并恢复图像。相位插值及反混叠滤 波，将得到的不同频带上的空域分量的相位分别进行内推或外插得到对应不同新视点的频 带空域分量。由于合成后的图像还要进行反混叠滤波，而对分量分别进行反混叠滤波再重 构图片相比于重构图片后进行反混叠滤波大大减少了计算量，因此将相位插值和反混叠滤 波一起进行。随后将图像进行金字塔重构以及YIQ到RGB空间的转换得到不同视角的新的 虚拟视图。
[0071] 在步骤S105中，根据每个点对应的相位差进行相位插值操作以得到相位插值图 相同序列，进一步包括：
[0072] 傅里叶光学理论中平面复场的傅里叶变换后的分量可以看作是沿不同方向离开 该平面传播的平面波，设平面上复场为U(x，y)，对应傅里叶域为A(f x，fY)，则二者关系如 下：
[0073]
[0074] 此处为了简便以?代表二维离散空间变量（x，y)，以/代表二维离散频域变量 (fx，f Y)，其中（x，y)和（fx，fY)均为实数向量。
[0075] 将傅里叶变换后的频域图像截半反变换回来以构建空间复数场，具体如下：
[0076]
[0077] 其中，(7)是八/1)傅里叶变换式成7)截取一半信息得到的，则/(力实际是复函 数，即每个实数对^对应的值为复数，假设左图像为/(?,右图像为/_(/>Δ〗），则左、右图像 离散化后的表达式分别如下所示：
[0078]
[0079]
[0080] 由于左、右图像处理方法类似，下面仅以右图像/(「2+Δ；2)为例对下面算法进行说 明。利用可控复数金字塔分解将/(/^Δ?)分解为各个频带以及不同方向上对应的空间场分 量，则对于金字塔对应频率为,，方向为Θ的子带的空间场可以表示为：
[0081]
[0082] 其中Anglemask(Q)是对应方向滤波器，由于每个频带各个方向的处理方法相同 且重构时各方向对应的空间场是简单求和相加，因此不区分方向公式可写作：
[0083]
[0084] 根据左、右fc傢間厕直ΔΡΤ七囹训八偏直α·Δπ,兵Ψ α定偏置系数，理论上可以 取到整个实数域，因此加入相位偏移量后新的空间场可以表示为：
[0085]
[0086] 由上述公式可以看出a = -1时右图像偏置得到左图像，同理左图像a = 1时 得到右图像的表达式，本发明实施例的方法与基于空间域变形的方法以及基于深度的方法 一个显著的不同就是能够比较好的支持适当的外推生成新的视角图片，而不仅限于在两幅 图中间进行插值。对于右图像α取值对图像在空间中的位置如下图2所示。其中括号 内的数字是对右图像的偏置系数，对于左图像同理，特殊的右图像α取-0.5时对应左、 右图像的中点，因此在实际生成图像的时候对左、右图像中点以左的图像使用左图像进行 相位偏置合成，对中点以右的图像使用右图像进行相位偏置合成。在该示例中，分别使用 了 -3, -2, -1，0,0,1，2, 3 以及-2/3, -1/3,0,1/3, -1/3,0,1/3, 2/3 两组数据，其中每组数据 前四个对应左图相位偏置取值，后四个对应右图相位偏置取值。
[0087] 在步骤S105中，对相位插值图像序列进行反混叠滤波处理，以重构并恢复图像， 进一步包括：
[0088] 由于后面各个频带处理方法类似，为了表示方便，例如用S(x，y，α)表示右图像 偏移量为α的空间复数场，为了反混叠滤波，对相位偏移为α的图像需要与其附近的图像 以某一系列权重系数进行滤波，假设滤波器为F，则滤波后的图像可以表示为：
[0089]
[0090] 上述公式可以继续变换为：
[0091]
[0092] 其中代表右图像相位偏移量为α的图像空域复数场，是右图像的 空域复数场，通过上述公式的变换将右图像的分量提取到积分符号以外，这大大减小了计 算量，在该示例中，此处的滤波器采用高斯滤波器：
[0096] 其中δ是修正后的可控复数金字塔每个点对应的相位差，这样仅需调整参数α 与σ就可以一步完成相位插值和滤波的操作得到一系列不同α对应的不同视角的新的虚
[0093]
[0094]
[0095] 拟视图，大大的提高了算法的效率。另外左图像将^^表达式变SY7exp(j2;r；7^)可以 得到与上述结果相同的表达式，即对左图像和右图像有相同的表达式对金字塔分解后的数 据进行相位偏置和反混叠滤波。这样在得到金字塔分解后的数据仅需使用不同的α对各 层做上述变换得到