基于衍射模糊的单视觉全局深度信息获取方法

摘要

一种基于衍射模糊的单视觉全局深度信息获取方法，属于图像处理技术领域。同一台摄像机，在焦距、像距、数值孔径、成像波长以及模糊圆半径与模糊度之间的比例系数固定时，采集第一幅图像；在上述条件不变的情况下，再改变摄像机和物体之间的距离，距离变化的大小为Δs，采集第二幅图像；建立衍射模糊模型，用来描述景物深度与图像模糊程度之间的关系；利用衍射模糊模型和两幅模糊图像，确定第二幅图像的全局深度信息；根据得到的全局深度信息，建立第二幅图像的3D图像。本发明把衍射机理融入了传统的几何光学凸透镜模糊成像中，建立了衍射模糊与景物3D深度之间的数学模型，提高了基于传统几何光学的离焦景物深度获取方法的精度。

主权项

1.一种基于衍射模糊的单视觉全局深度信息获取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1:同一台摄像机,在焦距、像距、数值孔径、成像波长以及模糊圆半径与模糊度之间的比例系数固定时，采集第一幅图像;在上述条件不变的情况下，再改变摄像机和物体之间的距离，距离变化的大小为Δs，采集第二幅图像；步骤2：建立衍射模糊模型，用来描述景物深度与图像模糊程度之间的关系；步骤2.1：根据菲涅耳衍射原理，建立摄像机成像面上任意点的亮度分布与景物深度之间的关系，公式为：$I_P={|-i\frac{J_1\left({2\mathrm{\pi \lambda }}^{-1}y\sin u\right)}{{\mathrm{\pi \lambda }}^{-1}y\sin u}+\frac{\lambda }{\pi {\sin }^{2}u}·\underset{n=2}{\overset{\infty }{\Sigma }}{\left({-\mathrm{iy}}^{-1}\sin u\right)}^n{\left(\mathrm{lm}\right)}^{n-1}{J}_n\left({2\mathrm{\pi \lambda }}^{-1}y\sin u\right)|}^2$式中，I_p是摄像机成像面上任意点P的亮度分布；J₁是1阶贝塞尔函数；J_n是n阶贝塞尔函数；λ表示摄像机的成像光波长；R是摄像机的像距；u是镜口角；sinu=a/R；a表示摄像机透镜的有效半径；y表示像面上任意点P到像面中心的距离；l表示当前物距与理想成像物距之间的差；m表示摄像机的轴向放大倍数；i是虚数单位；步骤2.2；对步骤2.1中建立的不同景物深度对应的亮度分布进行高斯拟合，得到景物深度与模糊程度之间的关系曲线；步骤2.3：用二次曲线来描述步骤2.2得到的关系，建立衍射模糊模型，公式为：σ=al²+bl+c式中，σ为每一个像素点的模糊程度；a,b,c分别为二次曲线中二次项、一次项和常数项的系数；l表示当前物距与理想成像物距之间的差；步骤3：利用步骤2中的衍射模糊模型和步骤1中的两幅模糊图像，确定第二幅图像的全局深度信息；步骤3.1：使用与第二幅图像的长和宽相同的二维数组初始化第二幅图像的深度；设定当前深度不再发生变化时的能量阈值τ，τ的大小与计算结果的精度成反比；设定保证当前深度有界的规格化参数α和优化参数k，且有α>0，k>0；设定迭代步长β，β的数量级根据摄像机理想物距确定，与迭代次数成反比；步骤3.2：使用当前深度和步骤2.3中的方法计算相对模糊程度，根据相对模糊程度的正负值确定辐射系数的方向，相对模糊公式为：${\mathrm{\Delta \sigma }}^2={\sigma }_2^2-{\sigma }_1^2$式中，Δσ为相对模糊程度，σ₁为当前深度时图像各像素的模糊程度；σ₂当前深度变化Δs时图像各像素的模糊程度，其中，Δσ²>0表示从当前深度图像到变化Δs时图像的辐射是正辐射，辐射系数为正数，Δσ²<0表示从当前深度图像到变化Δs时图像的辐射是负辐射，辐射系数为负数；步骤3.3：以第一幅图像为辐射源，第二幅图像为辐射目标，建立各像素的热辐射方程组，公式为：$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{·}{u}(y,z,t)=▿·(ϵ(y,z)▿u(y,z,t))t\in (0,\infty )\\ u(y,z,0)=E_1(y,z)\\ u(y,z,\mathrm{\Delta t})=E_2(y,z)\end{array}\right.$式中，ε(y,z)表示像素点(y,z)的辐射系数，其中，y,z分别代表成像平面的水平方向和垂直方向；E₁(y,z)为第一幅图像；E₂(y,z)为第二幅图像；代表梯度算子，是微分算子；t表示时间；Δt表示从第一幅图像到第二幅图像的辐射时间，公式为：$\mathrm{\Delta t}=\frac{{\mathrm{\Delta \sigma }}^2}{2ϵ(y,z)}$式中，辐射系数ε(y,z)的方向与Δσ²的方向相同；步骤3.4：利用步骤3.3中辐射方程的解，计算第二幅图像和辐射方程解的全局能量差，若能量差大于能量阈值τ，以步长β更新每个像素的深度，然后返回到步骤3.2继续迭代；若能量小于等于阈值τ，则迭代停止；步骤4：根据步骤3得到的全局深度信息，建立第二幅图像的3D图像。