基于遮擋檢測(cè)的光場(chǎng)光流檢測(cè)研究.pdf

1、光場(chǎng)相機(jī)在近些年來(lái)得到了快速的發(fā)展，很多基于光場(chǎng)成像理論的光學(xué)設(shè)備相繼出現(xiàn)，這使得光場(chǎng)成像技術(shù)的研究越來(lái)越受到重視。光場(chǎng)相機(jī)的一個(gè)重要特點(diǎn)是在探測(cè)器前面插入了微透鏡陣列，這使得它可以同時(shí)記錄光場(chǎng)光線的位置信息以及方向信息。光場(chǎng)相機(jī)因而可以解決許多傳統(tǒng)光學(xué)成像技術(shù)無(wú)法處理的技術(shù)難題，在諸多領(lǐng)域如立體視覺(jué)匹配，場(chǎng)景三維重建，目標(biāo)場(chǎng)景深度信息提取等都出現(xiàn)了光場(chǎng)成像技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用。這些應(yīng)用都是建立在準(zhǔn)確的深度估計(jì)基礎(chǔ)上。因此，對(duì)光場(chǎng)圖像進(jìn)行準(zhǔn)確

2、的深度估計(jì)是非常有必要的。
　　近些年來(lái)，有不少基于光場(chǎng)圖像的深度估計(jì)算法被相繼提出。然而，這些算法在某些情況下有一定的局限性，比如當(dāng)圖像紋理復(fù)雜、深度不連續(xù)、邊緣未很好地檢測(cè)出來(lái)或者存在遮擋的時(shí)候。本文針對(duì)這些局限性，從光流的角度，提出了一種融合遮擋檢測(cè)和邊緣保持特性的光場(chǎng)光流算法，得到了較為理想的深度估計(jì)結(jié)果。
　　本論文主要針對(duì)光場(chǎng)圖像深度估計(jì)展開(kāi)研究，主要研究?jī)?nèi)容及成果如下:
　　1.簡(jiǎn)要介紹了光場(chǎng)成像的基本原

3、理和發(fā)展現(xiàn)狀，并系統(tǒng)分析了光流法的基本原理、發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用場(chǎng)景。
　　2.提出了一個(gè)用于深度估計(jì)的光場(chǎng)光流算法。該算法包括以下三個(gè)步驟:(i)基于光場(chǎng)圖像能夠獲取全焦點(diǎn)堆棧序列圖像的特性，得到光場(chǎng)原始圖像的全部子光圈圖像，并計(jì)算出所有子光圈圖像之間的光流，然后得到整幅圖像的致密光流場(chǎng)。(ii)通過(guò)線性回歸方法初始化光場(chǎng)光流，在此過(guò)程中用子光圈圖像間前向流與后向流的一致性來(lái)檢測(cè)遮擋區(qū)域并加以去除，從而得到具有較高精度的初始深度估計(jì)。

4、(iii)采用邊緣保持算法對(duì)去除遮擋區(qū)域的圖像進(jìn)行插值優(yōu)化，最后得到改進(jìn)的光場(chǎng)深度圖。
　　3.對(duì)本文提出的算法加以測(cè)試。將本文仿真結(jié)果與經(jīng)典的Lucas-Kanade光流法，Ayvaci等人提出的SparseFlow光流法，Tao等人提出的SimpleFlow光流法，Qifeng等人提出的FullFlow光流法加以對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法在深度結(jié)果的邊緣保持及細(xì)節(jié)處理方面都具有明顯優(yōu)勢(shì)，并證實(shí)了其在處理光場(chǎng)圖像時(shí)的可靠性和魯棒