基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法与流程

本发明涉及数字成像测距技术领域，尤其涉及一种基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法。

背景技术：

微透镜阵列成像是一种新型的成像技术，通过在主透镜和传感器之间安装一个微透镜阵列，使不同方向光线透过主透镜的光瞳后再透过微透镜，在图像探测器上成像；不同方向的光打在不同的像素上，使得探测器上像素能够记录包含光线的方向信息和强度信息的四维光场数据。对四维光场数据进行后期数字聚焦，可有效地捕捉更大范围的场景深度，进而展示真实的三维场景。

目前，在无人航行器导航、卫星对接、粒子图像测速测浓度及工业火焰检测等领域对光电测距技术的要求越来越高。现有的光电测距方法主要分为多目测距和单目测距；其中多目测距主要是利用多个相机从不同方向获取目标的投影，再利用立体匹配结合视觉算法计算目标的坐标距离。多目测距方法存在设备多、光路复杂、耗时长及相机信号难以同步等问题。而单目测距通过改变相机本身的机械参数或改变相机的位置来获取目标在不同聚焦面上的聚集图像，再通过图片清晰度的变化来求取目标的坐标位置。单目测距方法在改变成像系统的聚集面时，需要一个移焦或机械变焦的过程，会产生延时误差，从而无法应用于实时性要求较高的测量领域。

因此，针对以上不足，需要提供一种单目测距方法，使其仅需对目标单次曝光便可计算获得不同深度的图像序列，从而满足测距的实时性要求。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有单目测距方法在改变成像系统的聚焦面时，需要移焦或机械变焦而使测距产生延时误差的缺陷，提供一种基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法，包括：

采用微透镜阵列相机获得基准样本的样本四维光场图像,通过不同数字重聚焦参数对样本四维光场图像进行数字重聚焦，获得多个样本重聚焦图像；

对每个样本重聚焦图像的不同分区进行清晰度计算确定最清晰分区，将最清晰分区对应的位置作为当前数字重聚焦参数下的数字成像聚焦面，由数字成像聚焦面计算获得所述最清晰分区的测距距离；

计算不同数字重聚焦参数对应的不同数字成像聚焦面，并确定不同样本重聚焦图像中最清晰分区的测距距离；对不同数字重聚焦参数与相应的测距距离进行拟合，获得测距拟合曲线；

再采用微透镜阵列相机获得目标四维光场图像，选择数字重聚焦参数对目标四维光场图像进行数字重聚焦，获得目标重聚焦图像；

对目标重聚焦图像进行处理，结合测距拟合曲线获得目标距离。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，结合测距拟合曲线获得目标距离的方法包括：

选择多个数字重聚焦参数获得多个目标重聚焦图像，对多个目标重聚焦图像进行清晰度计算，基于最清晰的目标重聚焦图像对应的数字重聚焦参数，结合测距拟合曲线获得目标距离；

或者选择一个数字重聚焦参数获得目标重聚焦图像，对目标重聚焦图像的不同分区进行清晰度计算，确定最清晰分区；然后基于所述数字重聚焦参数结合测距拟合曲线获得最清晰分区对应的目标距离。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，所述基准样本包括刻度尺，刻度尺倾斜摆放在滑轨上；所述刻度尺倾斜的斜面对应于微透镜阵列相机的镜头。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，所述对每个样本重聚焦图像的不同分区进行清晰度计算包括：

利用数字聚焦算法，计算每个样本重聚焦图像中最清晰分区对应的数字成像聚焦面。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，所述对每个样本重聚焦图像的不同分区进行清晰度计算还包括：

对每个样本重聚焦图像中所有分区利用清晰度评价函数进行清晰度计算，获得每个样本重聚焦图像中所有分区的清晰度曲线图。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，获得所述最清晰分区的测距距离的方法包括：

根据每个样本重聚焦图像的清晰度曲线图，确定最清晰分区，根据最清晰分区对应的数字成像聚焦面计算获得当前数字重聚焦参数对应的测距距离。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，所述样本重聚焦图像的不同分区的分区方法包括：

沿样本重聚焦图像对应的倾斜方向均分为多个分区。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，所述数字成像聚焦面的获得方法包括：

根据数字聚焦算法的公式，计算获得对应于数字重聚焦参数a的样本重聚焦图像中最清晰分区对应的数字成像聚焦面图像eaf(x,y)：

式中laf(u,v,x,y)为像距为l＝f处，f像面上的光线经过u-v平面上点(u,v)投射到x-y平面上点(x,y)所携带的光谱能量；所述u-v平面表示微透镜阵列所在平面，x-y平面表示探测器所在平面；lf表示进入微透镜阵列相机后经过u-v平面上点(u,v)投射到x-y平面上点(x,y)所携带的光谱能量。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，对每个样本重聚焦图像中所有分区利用清晰度评价函数进行清晰度计算的方法包括：

采用以下公式计算每个分区的清晰度评价结果f(i)：

式中c为梯度矩阵。

在根据本发明所述的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法中，所述梯度矩阵c为：

c＝i*l，

式中i为样本重聚焦图像中不同分区的像素对应的灰度值，由不同分区对应的数字成像聚焦面图像eaf(x,y)获得；所述l为laplacian算子；

当将刻度尺的样本重聚焦图像沿刻度方向均分为60个分区时：

实施本发明的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法，具有以下有益效果：本发明基于微透镜阵列数字成像技术先拍照后聚焦的特点提出。它利用微透镜阵列相机对基准样本进行拍照，获得样本四维光场图像；再利用数学聚焦算法对样本四维光场图像进行重新聚焦来获得不同景深下的重聚焦图像；最后再通过清晰度计算判断不同景深下样本重聚焦图像的聚焦位置，从而确定样本测距距离；通过多次计算获得用于标定的拟合曲线，采用所述拟合图线即可获得目标四维光场图像的测距距离。

本发明方法对原始获得的样本四维光场图像进行数字聚焦处理过后得到的不同聚焦深度下的重聚焦图像，与传统相机机械变焦后拍摄不同深度的图像的效果是相同的。但是，其数字聚焦成像没有机械变焦的过程，仅需单次曝光后经过成像算法便可获得不同深度的图像序列。因此本发明方法依据的系统光路简单，可用于呈现动态变化并对实时性要求高的目标测距。

附图说明

图1为根据本发明的基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法的示例性参数表征示意图；图中a表示微透镜阵列所在平面，b表示探测器所在平面；

图2为根据本发明的微透镜阵列相机成像示意图；图中c表示物平面，f表示主透镜；

图3为根据本发明的数字成像聚焦示意图；图中e表示数字成像聚焦面；

图4为采用刻度尺进行距离标定的示例性示意图；图中1表示滑轨，2表示微透镜阵列相机，3表示刻度尺；

图5为α＝5.97时获得的刻度尺重聚焦图像示意图；

图6为α＝6.73时获得的刻度尺重聚焦图像示意图；

图7为α＝7.81时获得的刻度尺重聚焦图像示意图；

图8为α＝6.73时刻度尺重聚焦图像的清晰度曲线图；

图9为数字重聚焦参数a与基准样本的实际距离d的对应关系曲线图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

具体实施方式一、本发明提供了一种基于微透镜阵列数字成像的单目测距方法，结合图1至图4所示，包括：

采用微透镜阵列相机获得基准样本的样本四维光场图像,通过不同数字重聚焦参数对样本四维光场图像进行数字重聚焦，获得多个样本重聚焦图像；

对每个样本重聚焦图像的不同分区进行清晰度计算确定最清晰分区，将最清晰分区对应的位置作为当前数字重聚焦参数下的数字成像聚焦面，由数字成像聚焦面计算获得所述最清晰分区的测距距离；

计算不同数字重聚焦参数对应的不同数字成像聚焦面，并确定不同样本重聚焦图像中最清晰分区的测距距离；对不同数字重聚焦参数与相应的测距距离进行拟合，获得测距拟合曲线；

再采用微透镜阵列相机获得目标四维光场图像，选择数字重聚焦参数对目标四维光场图像进行数字重聚焦，获得目标重聚焦图像；

对目标重聚焦图像进行处理，结合测距拟合曲线获得目标距离。

本实施方式首先通过由基准样本获取的数据实现数字重聚焦参数与测距距离的标定。然后在实际测距使用中利用拟合曲线确定目标距离。所述微透镜阵列相机通过单次曝光即可获得基准样本的四维光场图像数据。

获得样本四维光场图像后，可利用数字聚焦算法对其进行重新聚焦来获得不同景深下的图像。再利用清晰度评价函数判断不同景深下图像上的聚焦位置，再将此位置对应到基准样本距离相机的距离值，从而完成距离的测量。

所述基准样本可以为便于进行距离换算的具有刻度的量尺。

进一步，对单一目标的测距可以采用以下方法：

结合测距拟合曲线获得目标距离的方法包括：

选择多个数字重聚焦参数获得多个目标重聚焦图像，对多个目标重聚焦图像进行清晰度计算，基于最清晰的目标重聚焦图像对应的数字重聚焦参数，结合测距拟合曲线获得目标距离。此种情况，忽略目标的大小尺寸，进行目标距离的测定。

或者再进一步，对图像中存在多个目标或者多个分区的测距可以采用以下方法：

结合测距拟合曲线获得目标距离的方法包括：

选择一个数字重聚焦参数获得目标重聚焦图像，对目标重聚焦图像的不同分区进行清晰度计算，确定最清晰分区；然后基于所述数字重聚焦参数结合测距拟合曲线获得最清晰分区对应的目标距离。此种情况下，监测场景可能存在多个目标，或者认为目标的尺寸较大，通过划分不同分区来测量相应的目标距离。

进一步，结合图4所示，所述基准样本包括刻度尺。选用刻度尺作为基准样本，是为了能够直接获取目标的测距距离。

再进一步，结合图4所示，刻度尺倾斜摆放在滑轨上；所述刻度尺倾斜的斜面对应于微透镜阵列相机的镜头。

所述刻度尺摆放的倾斜角度可以根据需要进行选择。

再进一步，结合图3所示，所述对每个样本重聚焦图像的不同分区进行清晰度计算包括：

利用数字聚焦算法，计算每个样本重聚焦图像中最清晰分区对应的数字成像聚焦面。获得数字成像聚焦面图像后，结合其呈现的像素灰度值，可用于后续清晰度的评价。

再进一步，结合图5至图8所示，所述对每个样本重聚焦图像的不同分区进行清晰度计算还包括：

对每个样本重聚焦图像中所有分区利用清晰度评价函数进行清晰度计算，获得每个样本重聚焦图像中所有分区的清晰度曲线图。

再进一步，结合图4所示，获得所述最清晰分区的测距距离的方法包括：

根据每个样本重聚焦图像的清晰度曲线图，确定最清晰分区，根据最清晰分区对应的数字成像聚焦面计算获得当前数字重聚焦参数对应的测距距离。

再进一步，结合图5至图7所示，所述样本重聚焦图像的不同分区的分区方法包括：

沿样本重聚焦图像对应的倾斜方向均分为多个分区。

根据刻度尺重聚焦图像从上到下等分，可以等分成n个分区，n的大小根据需要进行选择。例如，200*200的图像，可以分成十个20*200的分区，然后对所有分区分别计算清晰度，比较哪个清晰度判定结果数值大，大的数值就是目前聚焦位置所在的分区。

再进一步，结合图3所示，所述数字成像聚焦面的获得方法包括：

根据数字聚焦算法的公式，计算获得对应于数字重聚焦参数a的样本重聚焦图像中最清晰分区对应的数字成像聚焦面图像eaf(x,y)：

式中laf(u,v,x,y)为像距为l＝f处，f像面上的光线经过u-v平面上点(u,v)投射到x-y平面上点(x,y)所携带的光谱能量；所述u-v平面表示微透镜阵列所在平面，x-y平面表示探测器所在平面；lf表示进入微透镜阵列相机后经过u-v平面上点(u,v)投射到x-y平面上点(x,y)所携带的光谱能量。

下面对数字成像聚焦面图像eaf(x,y)的获得过程进行具体的说明：

光场信息表征：

在不考虑波长改变和能量传输衰减等合理假设下，可用两个相互平行的平面(u,v)和(s,t)表征光场，如图1所示，其中平面(u,v)表示微透镜阵列相机中微透镜阵列所在平面，平面(x,y)表示微透镜阵列相机中探测器所在平面。光场信息是指空间中每一个点和每一个方向的光线辐射函数总和。光场信息可以通过两个平行平面中(x,y)和(u,v)两点的连线来进行表征，如图1所示。图1中定义了2个坐标平面：u-v平面和x-y平面。以lf(u,v,x,y)表示一束光线进入光学系统后经过u-v平面上点(u,v)投射到x-y平面上点(x,y)所携带的光谱能量，则在x-y平面上，点(x,y)接受lf(u,v,x,y)的光入射通量表示为：

式中ef(x,y)为像距f的像面上坐标(x,y)处的光入射通量；f为像距；a(u,v)为探测器像元面积；θ为光线lf(u,v,x,y)与系统主光轴方向的夹角。

假设微透镜阵列平面和探测器平面无限大，且只考虑在光学系统u-v平面和x-y平面范围之内传播光线时，为方便分析，忽略光线余弦变化与比例因子1/f²。将上式简化为,

ef(x,y)＝∫∫lf(u,v,x,y)dudv，

至此，获得了比较完善的光场信息参数表征方式。

微透镜阵列数字成像：

微透镜阵列相机拍照后，四维光场中各个方向的光线透过微透镜阵列后打在不同的像素上，如图2所示，光线的位置、方向和强度信息都储存在同一张原始光场图像中。

将获取的二维原始光场图像中的像素点按一定规律进行光线追迹可对应到四维光场中，将四维光场重新投影到某一深度的聚焦平面上进行积分叠加，就可以获得不同聚焦平面上的图像，由此实现了单次拍照获得多个深度下聚焦平面的图像，这就是数字聚焦成像的过程。

假设成像系统在像距为l＝f处得到的像ef(x,y)不清晰，在像距l’＝αf像面上的像是清晰的像eαf(x,y)，α是一个调节像距l’大小的系数。如图3所示，经过f像面上(x,y)点的光线记为lαf(u,v,x,y)，光线到达αf像面时投影坐标将变为lαf。光线lf与lαf是透镜与传感器间的同一条光线。假设光线lαf重聚焦平面的交点坐标(x,y)，那么这条光线在探测器平面的交点坐标为(u+(x-u)/α,v+(y-v)/α)，lf与lαf间的坐标存在以下转换：

将转换公式代入简化公式ef(x,y)＝∫∫lf(u,v,x,y)dudv中，得到重聚焦像面的成像公式：

改变数字重聚焦参数α，可以计算得到不同聚焦平面像面上的图像，但是a只是一个相对值，无法代表场景中真实的距离，因此需要对a和真实距离的关系进行标定。

根据清晰度判别聚焦位置：

根据几何光学原理，光学系统对处在某一距离位置的物体成像，当此成像位置与物体位置满足共轭关系时，在此位置成像最清晰，此位置也称之为理想像面。也就是说相机对物体所成最清晰像时物体的位置就是所在的实际位置，从而实现距离的测量与标定。利用这一特性，在获取数字聚焦的图像序列后，通过清晰度函数对图像进行判别，图像上最清晰的位置即是数字重聚焦参数α对应的聚焦位置。

结合图4所示，将一刻度尺3以一定夹角摆放在滑轨1上方，刻度尺上的读数d对应于重聚焦深度d，即测距的实际距离d。不断改变数字重聚焦参数α，对样本四维光场图像进行多次数字聚焦，得到一系列包含深度信息且清晰度区别分明的重聚焦图像，如图5至图7所示。可以看出，当聚焦参数α＝5.97时，重聚焦图像的上部分清晰，当重聚焦参数α＝6.73时，重聚焦图像图像的中部清晰，当重聚焦参数α＝7.81时，重聚焦图像图像的下部清晰。将每张刻度尺的重聚焦图像沿其刻度方向进行n等分，获得n个分区，然后对每一分区进行清晰度计算。

一幅清晰的图像，其边缘轮廓清晰，与背景之间对比度大，也就是说在进行梯度评价时，此清晰位置具有更大的梯度函数值。因此本发明方法选取基于灰度梯度的laplacian清晰度评价函数来计算清晰度。

再进一步，结合图8和图9所示，对每个样本重聚焦图像中所有分区利用清晰度评价函数进行清晰度计算的方法包括：

采用以下公式计算每个分区的清晰度评价结果f(i)：

式中c为梯度矩阵。

laplacian梯度函数使用laplacian算子与图像矩阵卷积来计算图像的二阶梯度值：

再进一步，所述梯度矩阵c为：

c＝i*l，

式中i为样本重聚焦图像中不同分区的像素对应的灰度值，由不同分区对应的数字成像聚焦面图像eaf(x,y)获得；所述l为laplacian算子；

当将刻度尺的样本重聚焦图像沿刻度方向均分为60个分区时：

利用laplacian清晰度评价函数计算出清晰度曲线图后，清晰度值最大的部分即为数值聚焦的聚焦面，再将此处对应的标尺刻度d换算成水平的距离d，即可完成数字聚焦距离位置的标定。对不同取值α的数字聚焦图像进行距离位置标定操作，即可获得参数α与实际距离位置的拟合关系曲线。至此，只要根据目标图像的清晰度值和数字重聚焦参数α即可获取目标场景中某一物体的距离位置。

结合图8所示，在n＝20时图像的清晰度达到最大值，其对应的水平距离为2.4cm。

本发明方法在实际使用中，可通过matlab编程实现测距的过程。

具体实施例：

1)利用微透镜阵列相机对倾斜的、刻度分明的刻度尺拍照，倾斜角度可以根据情况自行选取，如图4所示，获取其四维光场图像。

2)利用数字聚焦算法，计算出在某一数字重聚焦参数a下的刻度尺重聚焦图像，数字聚焦算法的公式如下：

选取不同的参数α，计算得到不同聚焦平面像面上的重聚焦图像，α只是一个相对值，无法代表场景中真实的距离位置，可通过下面的步骤实现对参数α和真实距离位置之间关系的标定。

3)将此刻度尺重聚焦图像沿刻度方向进行n等分，n＝60，对每一部分利用清晰度评价函数对清晰度计算，获得清晰度曲线图。

c＝i*l，

4)清晰度曲线图上数值最大的位置即是数值聚焦的深度位置，再将此处对应的刻度尺刻度d换算成水平的距离d，即可完成数字聚焦距离位置的标定。

5)逐步改变数字重聚焦参数α，使得四维光场数据在不同深度的聚焦面数字成像，而后重复步骤三和步骤四，获得多组参数α和距离d的数据，进而确定参数α与实际距离位置d的对应关系拟合曲线。结合拟合曲线，在获得目标四维光场图像后，只要根据图像清晰度值与数字重聚焦参数α即可获取场景中某一目标的距离位置。

综上所述，本发明方法仅需单次曝光，再经过成像算法的计算，便可获得不同深度的图像序列，从而确定测距距离，适用于动态变化目标的实时性测距需求。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。