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专利号: 2022104751907
申请人: 武汉工程大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-06-16
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种散焦深度测量方法,其特征在于,包括:

利用焦叠相机对场景采集预设数量的散焦图像序列,其中,每个所述散焦图像序列包含多个聚焦于所述场景中不同深度的散焦图像;

对于每个所述散焦图像,基于所述焦叠相机的相机参数和所述散焦图像,通过第一公式,确定所述散焦图像对应的第一关联关系,其中,所述第一公式表征了相机参数、散焦图像、深度信息和辐射度之间的关联关系,所述第一关联关系为所述第一公式中的相机参数和散焦图像为已知情况下的第一公式;

基于所述散焦图像序列,通过第二公式,确定第二关联关系,其中,所述第二公式表征了散焦图像序列、散焦图像序列的原图像特性值和深度信息之间的关联关系,所述第二关联关系为所述第二公式中的散焦图像序列为已知情况下的第二公式;

对于每个所述散焦图像,基于所述第二关联关系、以及所述第一关联关系,确定所述散焦图像对应的第一目标函数,其中,所述第一目标函数表征了原图像特性值和辐射度之间的加权和值与深度信息之间的关联关系;

根据各个所述第一目标函数,确定第一深度信息,其中,所述第一深度信息包含每个所述第一目标函数中的加权和值取最小值时的深度信息;

基于所述第一深度信息,得到所述场景的深度信息的测量结果;

所述焦叠相机的相机参数包括焦距和光圈值,所述第一公式表示如下:其中,Ebz(s)表示辐射度,s表示深度信息,A表示光圈值,Ii(y,x)表示散焦图像,Fi表示焦距,x和y表示散焦图像中的二维像素坐标,F表示F范数;

预设数量的散焦图像序列包含第一散焦图像序列和第二散焦图像序列,所述第二公式表示如下:其中:

其中,Ed(s)表示原图像特性值,IA(y)表示第一散焦图像序列,IB(y)表示第二散焦图像序列,||·||为Euclid范数,H(·)为阶跃函数,Δσ(y)表示深度相关散焦模糊量。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一深度信息,得到所述场景的深度信息的测量结果,包括:对于每个所述散焦图像,基于所述散焦图像对应的第一深度信息,确定所述散焦图像对应的散焦模糊核图像;

将各个所述散焦图像对应的散焦模糊核图像确定为所述散焦图像序列对应的散焦模糊核图像序列;

对于每个所述散焦图像,将所述散焦图像和所述散焦图像对应的相机参数输入至第三公式,得到所述散焦图像对应的目标辐射度,其中,所述第三公式表征了目标辐射度、散焦图像和相机参数之间的关联关系;

基于所述散焦图像序列和所述散焦模糊核图像序列,通过第四公式,确定第三关联关系,其中,所述第四公式表征了原图像特性值、散焦图像序列、散焦模糊核图像序列和全聚焦图像序列之间的关联关系,所述第三关联关系为所述第四公式中的散焦图像序列和散焦模糊核图像序列为已知情况下的第四公式;

对于每个所述散焦图像,基于所述散焦图像对应的目标辐射度和所述第三关联关系,确定所述散焦图像对应的第二目标函数,其中,所述第二目标函数表征了原图像特性值和辐射度之间的加权和值与全聚焦图像之间的关联关系;

根据各个所述第二目标函数,确定目标全聚焦图像序列,其中,所述目标全聚焦图像序列包含每个所述第二目标函数中的加权和值取最小值时的全聚焦图像;

基于所述第一深度信息和所述目标全聚焦图像序列,得到所述场景的深度信息的测量结果;

所述第三公式为:

其中,Ebc(I)表示目标辐射度;

所述第四公式为:

其中,I表示全聚焦图像序列,Ed(I)表示原图像特性值,hσA(y,x)表示第一散焦图像序列对应的散焦模糊核图像序列,hσB(y,x)表示第二散焦图像序列对应的散焦模糊核图像序列。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一深度信息和所述目标全聚焦图像序列,得到所述场景的深度信息的测量结果,包括:将所述散焦图像序列、所述目标全聚焦图像序列、以及所述散焦模糊核图像序列输入至第五公式,得到所述目标全聚焦图像序列的目标图像能量,其中,所述第五公式表征了全聚焦图像序列的图像能量、散焦图像序列、散焦模糊核图像序列和全聚焦图像序列之间的关联关系;

对于每个所述散焦图像,基于所述第二关联关系、所述目标图像能量、以及所述散焦图像对应的第一关联关系,确定所述散焦图像对应的第三目标函数,其中,所述第三目标函数表征了原图像特性值、辐射度和图像能量之间的加权和值与深度信息之间的关联关系;

根据各个所述第三目标函数,确定第二深度信息,其中,所述第二深度信息包含每个所述第三目标函数中的加权和值取最小值时的深度信息;

将所述第二深度信息确定为所述场景的深度信息的测量结果。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,所述焦叠相机包括液晶透镜,所述液晶透镜包括液晶层和两个器件取向膜,所述液晶层包含多壁碳纳米管,所述液晶层设于两个所述器件取向膜之间。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述液晶层通过如下方法制备:将多壁碳纳米管和乙醇进行混合,得到第一混合物;

利用超声振动器对所述第一混合物进行振荡处理;

将振荡处理后的所述第一混合物与液晶进行混合,得到第二混合物;

利用超声振动器对所述第二混合物进行振荡处理;

利用烘箱对振荡处理后的所述第二混合物进行乙醇去除操作;

将所述第二混合物重复预设次数的所述振荡处理和所述乙醇去除操作,得到第三混合物;

在第一预设温度下将所述第三混合物灌入液晶盒,当所述液晶盒的温度达到第二预设温度时对所述液晶盒进行密封,得到所述液晶层,其中,所述第一预设温度大于所述第二预设温度。

6.一种散焦深度测量装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于利用焦叠相机对场景采集预设数量的散焦图像序列,其中,每个所述散焦图像序列包含多个聚焦于所述场景中不同深度的散焦图像;

第一处理模块,用于对于每个所述散焦图像,基于所述焦叠相机的相机参数和所述散焦图像,通过第一公式,确定所述散焦图像对应的第一关联关系,其中,所述第一公式表征了相机参数、散焦图像、深度信息和辐射度之间的关联关系,所述第一关联关系为所述第一公式中的相机参数和散焦图像为已知情况下的第一公式;

第二处理模块,用于基于所述散焦图像序列,通过第二公式,确定第二关联关系,其中,所述第二公式表征了散焦图像序列、散焦图像序列的原图像特性值和深度信息之间的关联关系,所述第二关联关系为所述第二公式中的散焦图像序列为已知情况下的第二公式;

第三处理模块,用于对于每个所述散焦图像,基于所述第二关联关系、以及所述散焦图像对应的第一关联关系,确定所述散焦图像对应的第一目标函数,其中,所述第一目标函数表征了原图像特性值和辐射度之间的加权和值与深度信息之间的关联关系;

第四处理模块,用于根据各个所述第一目标函数,确定第一深度信息,其中,所述第一深度信息包含每个所述第一目标函数中的加权和值取最小值时的深度信息;

测量模块,用于基于所述第一深度信息,得到所述场景的深度信息的测量结果;

所述焦叠相机的相机参数包括焦距和光圈值,所述第一公式表示如下:其中,Ebz(s)表示辐射度,s表示深度信息,A表示光圈值,Ii(y,x)表示散焦图像,Fi表示焦距,x和y表示散焦图像中的二维像素坐标,F表示F范数:预设数量的散焦图像序列包含第一散焦图像序列和第二散焦图像序列,所述第二公式表示如下:其中:

其中,Ed(s)表示原图像特性值,IA(y)表示第一散焦图像序列,IB(y)表示第二散焦图像序列,||·||为Euclid范数,H(·)为阶跃函数,Δσ(y)表示深度相关散焦模糊量。

7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当所述指令在终端设备上运行时,使得所述终端设备执行如权利要求1至5中任一项所述的散焦深度测量方法的步骤。

8.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的散焦深度测量方法的步骤。