CN109214998A - 一种双目视觉的单透镜计算成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种双目视觉的单透镜计算成像方法，利用双目视觉的方式对单透镜计算成像后的图像进行矫正、匹配得到更加清晰的图像，具体的为：把两个单透镜采集的两幅数字图像通过计算机进行处理，计算机将二维空间场景中的每一点构建成二维图像，采用数学公式对二维图像进行构建，实现不同坐标系之间的转换；然后通过矫正、匹配并计算3D距离；本发明是通过利用两个单透镜基于空间变化的PSF，对现有的稀疏先验去卷积算法进行改进，提出可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，并对图像进行复原，然后再利用两个单透镜对物体进行复原后的图像；矫正、匹配并计算3D距离，从而提高图像的清晰度。
Description
技术领域：
本发明涉及成像方法的技术领域，具体为一种双目视觉的单透镜计算成像方法。
背景技术：
现代成像光学系统一般通过增加光学元件数量、引入非球面甚至自由曲面来消除系统像差，提高像质。这将导致光学系统复杂度增加，系统加工难、造价高，并且受装调、工艺、重量等因素的限制。现有的成像方法所得出的图像都不是十分的清楚，影响图像的质量。
所以，如何设计一种双目视觉的单透镜计算成像方法，成为我们当前要解决的问题。
发明内容：
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种双目视觉的单透镜计算成像方法，以解决上述背景技术提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种双目视觉的单透镜计算成像方法，通过单透镜计算成像技术，利用算法代替复杂光学系统恢复清晰图像，包括以下步骤：
步骤一：对单透镜进行标定，使用两个单透镜分别固定在物体的两个角度，建立双目视觉单透镜二维坐标系，且两个单透镜的位置可互相更换；
步骤二：两个单透镜对物体进行图像采集；得到同一场景下同时在两种不同角度拍摄的视频图像；采用图像处理法对视频图像中的目标特征进行识别，得到目标特征在两幅图像中的视差；
步骤三：把两个单透镜采集的两幅数字图像通过计算机进行处理，计算机将二维空间场景中的每一点构建成二维图像，采用数学公式对二维图像进行构建，实现不同坐标系之间的转换；
步骤四：然后通过矫正、匹配并计算3D距离。
作为本发明的一种优选技术方案，单透镜计算成像：是通过将单透镜成像的像差校正转化为图像复原，具体的为：通过单透镜成像的模糊核结构组合先验，分析彩色图像的颜色变化以及不同通道之间的颜色变化趋势，然后采用一种可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，对简单透镜系统进行数字仿真实验；搭建实验平台，测量单透镜空间变化PSF，以增加所估计的PSF的精确度，进而提高最终图像复原质量。
作为本发明的一种优选技术方案，所述图像复原基于空间变化的PSF，对现有的稀疏先验去卷积算法进行改进，提出可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，并对图像进行复原。
作为本发明的一种优选技术方案，所述PSF获取方法：一种在进行光学系统设计过程中，提取系统空间变化PSF并进行算法预处理，保留有效信息；第二种通过仪器测量光学系统的LSF，根据PSF与LSF、MTF三者之间的关系，通过算法进行计算，最终利用插值拟合的方式得到整幅图像空间变化的PSF。
作为本发明的一种优选技术方案，所述数字仿真实验：将模糊图像重叠分块，每个子图像块用不同的PSF对其去卷积进行重构；自然图像梯度满足稀疏分布，在去卷积算法中引入稀疏先验作为正则项，并将代表图像梯度稀疏度的参数作为可变值，利用迭代重加权最小二乘法，在迭代过程中使复原图像梯度分布更趋近于真实值，同时避免图像过度平滑。
作为本发明的一种优选技术方案，采用重叠分块复原的方法，能够有效减小图像拼接处的振铃效应，并在图像融合时对图像重叠区域使用图像平均处理法，使图像更加平滑。
本发明的有益效果是：本发明是通过利用两个单透镜基于空间变化的PSF，对现有的稀疏先验去卷积算法进行改进，提出可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，并对图像进行复原，然后再利用两个单透镜对物体进行复原后的图像；矫正、匹配并计算3D距离，从而提高图像的清晰度。
附图说明：
图1为本发明的计算方法流程图；
具体实施方式：
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易被本领域人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
实施例1：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种双目视觉的单透镜计算成像方法，通过单透镜计算成像技术，利用算法代替复杂光学系统恢复清晰图像，包括以下步骤：
步骤一：对单透镜进行标定，使用两个单透镜分别固定在物体的两个角度，建立双目视觉单透镜二维坐标系，且两个单透镜的位置可互相更换；
步骤二：两个单透镜对物体进行图像采集；得到同一场景下同时在两种不同角度拍摄的视频图像；采用图像处理法对视频图像中的目标特征进行识别，得到目标特征在两幅图像中的视差；
步骤三：把两个单透镜采集的两幅数字图像通过计算机进行处理，计算机将二维空间场景中的每一点构建成二维图像，采用数学公式对二维图像进行构建，实现不同坐标系之间的转换；
步骤四：然后通过矫正、匹配并计算3D距离。
单透镜计算成像：是通过将单透镜成像的像差校正转化为图像复原，具体的为：通过单透镜成像的模糊核结构组合先验，分析彩色图像的颜色变化以及不同通道之间的颜色变化趋势，然后采用一种可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，对简单透镜系统进行数字仿真实验；搭建实验平台，测量单透镜空间变化PSF，以增加所估计的PSF的精确度，进而提高最终图像复原质量。图像复原基于空间变化的PSF，对现有的稀疏先验去卷积算法进行改进，提出可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，并对图像进行复原。
PSF获取方法：
一种在进行光学系统设计过程中，提取系统空间变化PSF并进行算法预处理，保留有效信息；
第二种通过仪器测量光学系统的LSF，根据PSF与LSF、MTF三者之间的关系，通过算法进行计算，最终利用插值拟合的方式得到整幅图像空间变化的PSF。
数字仿真实验：将模糊图像重叠分块，每个子图像块用不同的PSF对其去卷积进行重构；自然图像梯度满足稀疏分布，在去卷积算法中引入稀疏先验作为正则项，并将代表图像梯度稀疏度的参数作为可变值，利用迭代重加权最小二乘法，在迭代过程中使复原图像梯度分布更趋近于真实值，同时避免图像过度平滑。采用重叠分块复原的方法，能够有效减小图像拼接处的振铃效应，并在图像融合时对图像重叠区域使用图像平均处理法，使图像更加平滑。
本发明的有益效果是：本发明是通过利用两个单透镜基于空间变化的PSF，对现有的稀疏先验去卷积算法进行改进，提出可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，并对图像进行复原，然后再利用两个单透镜对物体进行复原后的图像；矫正、匹配并计算3D距离，从而提高图像的清晰度。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种双目视觉的单透镜计算成像方法，其特征在于：通过单透镜计算成像技术，利用算法代替复杂光学系统恢复清晰图像，包括以下步骤：
步骤一：对单透镜进行标定，使用两个单透镜分别固定在物体的两个角度，建立双目视觉单透镜二维坐标系，且两个单透镜的位置可互相更换；
步骤二：两个单透镜对物体进行图像采集；得到同一场景下同时在两种不同角度拍摄的视频图像；采用图像处理法对视频图像中的目标特征进行识别，得到目标特征在两幅图像中的视差；
步骤三：把两个单透镜采集的两幅数字图像通过计算机进行处理，计算机将二维空间场景中的每一点构建成二维图像，采用数学公式对二维图像进行构建，实现不同坐标系之间的转换；
步骤四：然后通过矫正、匹配并计算3D距离。
2.根据权利要求1所述的一种双目视觉的单透镜计算成像方法，其特征在于：单透镜计算成像：是通过将单透镜成像的像差校正转化为图像复原，具体的为：通过单透镜成像的模糊核结构组合先验，分析彩色图像的颜色变化以及不同通道之间的颜色变化趋势，然后采用一种可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，对简单透镜系统进行数字仿真实验；搭建实验平台，测量单透镜空间变化PSF，以增加所估计的PSF的精确度，进而提高最终图像复原质量。
3.根据权利要求2所述的一种双目视觉的单透镜计算成像方法，其特征在于：所述图像复原基于空间变化的PSF，对现有的稀疏先验去卷积算法进行改进，提出可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法，并对图像进行复原。
4.根据权利要求3所述的一种双目视觉的单透镜计算成像方法，其特征在于：所述PSF获取方法：一种在进行光学系统设计过程中，提取系统空间变化PSF并进行算法预处理，保留有效信息；第二种通过仪器测量光学系统的LSF，根据PSF与LSF、MTF三者之间的关系，通过算法进行计算，最终利用插值拟合的方式得到整幅图像空间变化的PSF。
5.根据权利要求2所述的一种双目视觉的单透镜计算成像方法，其特征在于：所述数字仿真实验：将模糊图像重叠分块，每个子图像块用不同的PSF对其去卷积进行重构；自然图像梯度满足稀疏分布，在去卷积算法中引入稀疏先验作为正则项，并将代表图像梯度稀疏度的参数作为可变值，利用迭代重加权最小二乘法，在迭代过程中使复原图像梯度分布更趋近于真实值，同时避免图像过度平滑。
6.根据权利要求5所述的一种双目视觉的单透镜计算成像方法，其特征在于：采用重叠分块复原的方法，能够有效减小图像拼接处的振铃效应，并在图像融合时对图像重叠区域使用图像平均处理法，使图像更加平滑。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111340964A (zh) * | 2020-03-05 | 2020-06-26 | 长春中国光学科学技术馆 | 一种基于迁移学习的3d模型图像的构建方法 |
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2018
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Cited By (2)
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| CN111340964A (zh) * | 2020-03-05 | 2020-06-26 | 长春中国光学科学技术馆 | 一种基于迁移学习的3d模型图像的构建方法 |
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