[发明专利]空间信息引导角度信息的光场相机全聚焦图像融合算法

权利要求书

1.空间信息引导角度信息的光场相机全聚焦图像融合方法，其特征在于，按照以下步骤进行：

步骤1)将光场原图像解码得到4D光场数据，利用数字重聚焦算法得到聚焦在不同场景深度的多幅重聚焦图像，利用光场的角度信息计算多幅重聚焦图像对应的初步融合权重图：

1.1根据光场数字重聚焦理论，光场重聚焦图像获取的表达式如下：

式中，F表示光场相机主透镜平面与传感器平面之间的距离；α_n为重聚焦调焦参数,α_n·F表示调焦后主透镜平面与重聚焦平面的距离；

1.2为了在初步权重图计算过程中合理使用4D光场数据的角度信息(u,v)，将公式(1)描述的数字重聚焦过程拆分为2步：第1步，对4D光场L(x,y,u,v)进行坐标变换；第2步，将经过坐标变换后的光场进行二重积分得到重聚焦图像基于此过程，公式(1)可进一步表示为：

其中表示坐标变换操作符，表示二重积分操作符，坐标变换和二重积分的操作符定义如下：

其中[x,y,u,v]表示行向量，坐标变换矩阵可表示为：

根据公式(3)，α_n取不同的值，对应相机聚焦不同的场景深度，记录不同的4D光场数据，在不同成像深度处的4D光场可表示为：

与公式(1)相比，公式(6)得到的4D数据很好的保留了光场的角度信息，为了方便下文表述，将记为

1.3设4D光场的空间分辨率为X×Y，角度分辨率为U×V，对于任一4D光场矩阵固定一组空间坐标(x,y)的值，遍历所有角度坐标(u,v)值，可得到一个大小为U×V的2D矩阵，该矩阵反映了空间相同位置光线积分时形成的角度信息差异，该角度信息的差异用以下表达式描述：

其中，表示4D矩阵固定(x,y)的值时得到的对应2D矩阵的平均值，若n＝1,2,3……N，则α_n取N个不同的值，对应得到N个4D矩阵，对于第n个4D矩阵，其角度信息差异矩阵用表述，第n幅重聚焦图像对应的初步权重图在像素(x,y)处的值通过判断向量中是否为最小值得到，初步融合权重图的计算公式可表示为：

步骤2)携带空间信息的重聚焦图像多特征层分解，采用Log算子、平均滤波器将多幅重聚焦图像分别3尺度分解为边缘层、基础层和细节层；

将公式(1)得到的多幅携带光场空间信息的重聚焦图像分别进行3尺度分解为边缘层、基础层和细节层，边缘层获取通过以下表达式实现：

其中，LoG为高斯拉普拉斯算子，其滤波窗的大小为5×5；

基础层通过重聚焦图像与平均滤波器Z卷积得到：

细节层由重聚焦图像减去边缘层和基础层得到：

步骤3)将重聚焦图像作为引导图像，初步融合权重图作为被引导图像，通过设定引导滤波的参数r、ε分别得到边缘层、基础层和细节层的优化权重图，最后根据优化权重图得到融合图像的边缘层、基础层和细节层构成全聚焦图像。