一种光场相机微透镜阵列几何参数的标定方法与流程

本发明涉及一种相机几何参数的标定方法，属于数字图像处理领域。

背景技术：

光场相机区别于传统相机，它是在主透镜和图像传感器之间安置一个微透镜阵列，传感器可以同时记录光线的强度信息和方向信息，实现对四维光场数据的采集。光场相机具有先拍照后对焦的特点，可以有效的捕捉更大范围的场景深度，展示真实场景的三维结构，光场成像技术逐渐应用于航空航天、三维重建、安全监视等诸多领域。

为了获取拍摄实景的三维信息，实现准确的追迹光线，必须对相机的内外参数进行标定。确定像素与微透镜的从属关系，需要对微透镜阵列的参数进行精确标定。但由于微透镜的种类、安装误差以及白图像的漫反射不一致性，使得微透镜中心与灰度峰值点对应关系存在偏差。

目前标定微透镜的几何参数的方法主要有两种：一种是灰度重心法，设定一个阀值T，将图像二值化，然后求每个微透镜子图像的灰度重心坐标，作为微透镜中心。此方法对采集图像时的光源均匀度与阀值的选取有很大要求，采光程度不同，对微透镜图像的灰度和二值化后的图像边缘范围都有很大影响，在应用时准确度不高，而且不能区分不同种类的透镜。另一种是模板匹配法，此法建立六边形网格模板与通过边缘检验算子检验出的边缘进行匹配，最佳匹配出的六边形网格的中心，即为微透镜中心。此法预先设定的模板都是固定参数，若用于其他规格的微透镜阵列，误差会大大增加。

技术实现要素：

针对上述现有技术的不足，本发明提供一种直接对聚焦光场相机原始白图像进行操作，无需预设模板，能准确获取微透镜阵列中微透镜个数、中心位置以及半径大小的微透镜阵列的标定方法。

一种光场相机微透镜阵列几何参数的标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：将匀光板装在光场相机镜头的前端，对白光源进行拍照，得到光场相机的白图像；

步骤二：对光场相机的白图像进行去马赛克处理，将其转换成真彩图像；

步骤三：检测并提取真彩图像中所有微透镜的边缘轮廓，保存边缘点的坐标；

步骤四：对边缘点的坐标进行随机Hough变换，得到所有微透镜的圆心坐标C_i(x,y)和相对应的半径R_i,并统计微透镜个数N。

还包括对微透镜种类的标定步骤，该步骤包括：

步骤五：根据每个微透镜的圆心C_i(x,y)和半径R_i，分别用二维数组设置覆盖图像上微透镜对应区域的掩膜，将掩膜与原图像相乘，提取出每个微透镜的图像；

步骤六：利用公式(1)的锐度算法函数，对提取出来的每个微透镜图像进行清晰度L_i计算，并将这些微透镜图像按照清晰度L_i进行递增或递减排序；

式中，df表示图像灰度变化的幅值，dx表示相元之间的距离，df/dx计算时取该像素的8个邻域，M表示微透镜图像的像素个数；

步骤七：对清晰度L_i按照公式(2)进行差分，并计算这些差分b_i的平均值avg，设定阈值th＝N·avg/15，若某处的差分值b_i大于阈值th，则将该处作为微透镜种类分界点，将两个分界点之间所有微透镜归为一类；

b_i＝|L_i+1-L_i| (2)

步骤八：分类提取整幅图像中某类微透镜的图像，从而最终实现微透镜阵列中参数信息微透镜个数、中心位置、半径大小、微透镜种类及分布的标定。

利用SOBEL算子检测并提取图像中所有微透镜的边缘轮廓。

对边缘点进行随机Hough变换，得到所有微透镜的圆心坐标C_i(x,y)和相对应的半径R_i。

步骤二中，利用梯度线性插值法对光场相机的白图像进行去马赛克处理。

有益效果：本发明利用一种聚焦型光场相机的白图像，通过提取图像中所有微透镜的边缘轮廓确定微透镜的圆心坐标C_i(x,y)、相对应的半径R_i以及微透镜个数N，克服了现有灰度重心法和模板匹配法准确度不高的问题，还能对微透镜种类进行标定。

本发明标定方法基于数字图像处理技术，确定微透镜阵列的微透镜个数、中心位置、半径大小、微透镜种类及分布等微透镜阵列的重要参数信息，从而实现了光场相机微透镜多种参数的自动标定，可为光场相机内外参数标定及相机光学模型提供准确的微透镜阵列数据，及后续的图像处理提供不同类型的微透镜图像。

附图说明

图1是光场相机白图像。

图2是白图像对应的真彩图像。

图3微透镜图像边缘轮廓。

图4微透镜图像中心坐标。

图5是单一微透镜掩模。

图6是单一微透镜图像。

图7是按递增顺序的清晰度分布图。

图8是清晰度差值分布图。

图9 526nm微透镜图像。

图10 567nm微透镜图像。

图11 616nm微透镜图像。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐述本发明。应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改落于本申请所附权利要求所限定的范围。本实施例中光场相机采用德国raytrix公司的R29型光场相机。

本发明一种光场相机微透镜阵列几何参数的标定方法，包括一下步骤：

步骤一：将匀光板装在光场相机镜头的前端，设置相机的F数(焦距与光圈直径比)为11和曝光时间0.8ms后，对无明显阴影白光源进行拍照，得到光场相机的白图像，如图1所示；

步骤二：利用梯度线性插值法对光场相机的白图像进行去马赛克处理，将其转换成真彩图像，如图2所示；

步骤三：利用SOBEL算子检测并提取真彩图像中所有微透镜的边缘轮廓如图3所示，保存边缘点的坐标；

步骤四：对边缘点进行随机Hough变换，得到所有微透镜的圆心坐标C_i(x,y)以及相对应的半径R_i，如图4所示，并统计微透镜个数N；

步骤五：根据每个微透镜的圆心C_i(x,y)和半径R_i，分别用二维数组设置覆盖图像上微透镜对应区域的掩膜，如图5所示，将掩膜与原图像相乘，提取出每个微透镜的图像，如图6所示；

步骤六：利用形如公式(1)的锐度算法函数，对提取出来的每个微透镜图像进行清晰度L_i计算，并将这些微透镜图像按照清晰度L_i进行递增排序，如图7所示；

式中，df表示图像灰度变化的幅值，dx表示相元之间的距离，df/dx计算时取该像素的8个邻域，M表示微透镜图像的像素数。

步骤七：对清晰度L_i按照公式(2)进行差分，其差分值b_i分布如图8所示，并计算这些差分b_i的平均值avg，设定阈值th＝N·avg/15，若某处的差分值b_i大于阈值th，则将该处作为微透镜种类分界点，将两个分界点之间所有微透镜归为一类；

b_i＝|L_i+1-L_i| (2)

步骤八：分类提取整幅图像中各类微透镜的图像，如图9-11所示。本实施例采用的光场相机的微透镜的种类为3类，分别为526μm,567μm和616μm。因为微透镜焦距越大，在相机的探测器上的离焦程度越大，所以最清晰的为526μm透镜，567μm次之，616μm最模糊。至此，最终实现微透镜阵列中微透镜个数、中心位置、半径大小、焦距种类及分布等微透镜阵列的重要参数信息的自动标定。