基于MDLatLRR和KPCA的光場圖像全聚焦融合

黃澤豐，楊莘，鄧慧萍，李青松

（武漢科技大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 武漢 430081）

0 引言

傳統(tǒng)相機在拍照時會丟失光線分布的信息，而光場相機可以同時捕獲光線的角度和空間信息，能在不減少光圈的情況下擴展相機的景深，從而縮短曝光時間并降低圖像噪聲［1］。光場相機可以在一次拍攝中直接捕獲光線場，但會犧牲成像的空間分辨率和角度分辨率，因此所成像的空間分辨率低于原生圖像傳感器生成的圖像［2］。為了彌補上述缺點，對光場進行重聚焦從而有效提升光場圖像的空間分辨率。光場數(shù)字重聚焦通過將光線從主透鏡平面重新投影到新的平面上來生成重聚焦圖像，經(jīng)過重聚焦后的圖像其聚焦區(qū)域的清晰度得到提高。多聚焦圖像融合通過從同一場景多幅部分聚焦的圖像中創(chuàng)建一個全局聚焦的圖像來擴展光學(xué)透鏡視場深度［3］。光場圖像全聚焦融合通過結(jié)合多聚焦圖像融合與光場數(shù)字重聚焦，從而獲得全局聚焦的光場圖像。傳統(tǒng)的多聚焦圖像融合算法主要分為空間域和變換域兩類。空間域方法基于像素強度來處理并融合圖像；變換域方法通過某種變換將源圖像分解成不同的子帶圖像，然后用不同的融合規(guī)則對各子帶進行融合。此外，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的圖像融合方法也開始嶄露頭角。

近兩年，基于光場數(shù)字重聚焦的全聚焦圖像融合方法逐漸流行。武迎春等［4］使用邊緣增強型引導(dǎo)濾波對經(jīng)三尺度分解后的重聚焦圖像進行優(yōu)化并生成全聚焦圖像，該方法能補償因光場標(biāo)定誤差而丟失的邊緣信息并提高了全聚焦圖像的清晰度?！?br>