離焦信息在深度恢復中的應用研究.pdf

1、從二維圖像中恢復出目標場景深度信息是計算機視覺研究的關(guān)鍵問題,也是目前研究最多、應用最廣、發(fā)展最迅速的一個領(lǐng)域。深度信息恢復技術(shù)可以廣泛應用于三維信息重建、機器人導航、醫(yī)療成像、生物特征識別、信息提取、工業(yè)檢測等領(lǐng)域。近些年,由于傳統(tǒng)的多目視覺深度恢復算法運算量大且容易產(chǎn)生錯誤匹配,單目視覺對比與多目視覺深度恢復算法有其獨特的特點受到廣泛關(guān)注。離焦信息是單目視覺深度恢復中常用的重要線索。
　　本文從離焦成像的物理原理出發(fā),利用點擴

2、散函數(shù)PSF與深度信息之間關(guān)系的基礎(chǔ)上,將圖像處理手段與離焦模糊理論相結(jié)合,討論離焦信息在深度恢復中的應用,包括單幅離焦圖像深度恢復和多幅離焦圖像深度恢復兩個方面。本文主要研究內(nèi)容包括以下幾點:
　　(1)利用采集的同一目標場景的多幅離焦圖像恢復出目標場景的絕對深度信息。本文利用最小二乘法求取優(yōu)化函數(shù)的最優(yōu)解,將深度恢復歸結(jié)為對正交算子的求解,然后在點擴散函數(shù)模型已知和未知的兩種情況下,通過奇異值分解正規(guī)化和學習的方法分別求取正交

3、算子,進而恢復出目標場景深度信息。克服了多幅離焦圖像深度恢復算法中常見的算法高計算量和適用性不強的弊端。
　　(2)針對單幅離焦圖像深度恢復問題,本文提出場景目標物體局部深度一致的假設,通過圖像分割處理對稀疏模糊圖進行擴展,從而恢復出目標場景深度信息?？朔藗鹘y(tǒng)單幅深度恢復算法中擴散方法的高復雜度和計算量大的弊端,并且該算法綜合考慮自然場景中的物體復雜性、天空、路面漸變等因素,引入多種修復手段解決焦平面二義性和深度結(jié)果的錯誤點,文