本发明专利技术提出一种基于压缩采样的多视点图像联合重构方法，包括以下步骤：通过多个压缩感知数据采集设备获得现实场景的多个视角的图像；根据获得的所述多个视角的图像计算所述多个视角图像之间的视差图；和基于所述多个视角图像之间的视差图以及所述多个视角的图像对多视角图像进行联合重构。本发明专利技术实施例能够从初步重构结果中准确估计不同视点图像之间的视差关系，并在多视点压缩成像的重构中利用所估计的视差关系充分挖掘了不同视点图像之间的相关性，增强了所重构信号的精度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于压缩采样的多视点图像联合重 构方法和系统。
技术介绍
一直以来，科学家在香农_乃奎斯特采样定理的指导下来设计和制作相应的数据 采集系统。但是，香农采样定理只是给出了为准确重构原始信号所需要的充分条件，采集的 数据中包含很强的相关性。因此，为了便于传输和存储采集到的数据，需要对其做进一步的 压缩。鉴于在香农采样定理中只利用信号是带限的这一先验知识，最近由Donoho等人通过 充分利用信号在一组基上可以稀疏表示这一先验知识提出了一种可以直接获取压缩数据的数据采集方法-压缩感知(D. L. Donoho, "Compressed sensing,，，IEEE Transactionson Information Theory, vol. 52，no. 4，pp. 1289-1306，Apr, 2006.)。采样数据通过随机投 影的方式来获取，而原始信号则通过非线性最优化的方法来重构。由于所采集到的数据的 冗余度非常低，可以直接用来做存储和传输。此外，由于压缩感知利用了较香农采样定理更 多的先验知识，它能够从在亚乃奎斯特采样频率下采集到的数据实现原始信号的重构，从 而在超高分辨率数据获取和大规模数据获取方面具有广阔的应用前景。传统的成像设备采集到的图像具有很高的冗余性，研究学者提出了 JPEG，H. 264 等图像/视频编解码方法来实现对图像做进一步压缩。而在为获取现实场景的三维信息所 采用的多视点成像中，利用传统的相机采集到的数据将会成倍的增长，给存储和传输带来 诸多不便。多视点图像编码方法和分布式编码方法被提出来去除各个视点间所采集到的图 像之间存在的冗余性。压缩感知方法在减少采样数据量，压缩数据的直接获取等方面提供 了新的思路。目前，Rice大学已经根据压缩感知方法成功研制出了单像素相机，做出了第一 个压缩成像的模型(D.Takhar，J.N.Laska，M.B.Wakinet al.，‘‘A new Compressive Imaging camera architecture using optical-domaincompression，，,Computational Imaging IV, vol. 6065，pp. 6509-6509，2006.)。在压缩感知中，从压缩采样数据中重构原始信号是通过在所有可能的信号寻找 一个在给定变换基上最稀疏的信号来实现。该方法只利用信号内的相关性，为了在重构 中充分运用信号间的相关性，Richard Branik提出了分布式压缩感知方法(Dror Baron, Michael ffakin, Marco Duarte, ShriramSarvotham, and Richard Baraniuk, Distributed compressed sensing,http://www. dsp. ece. rice, edu/cs/DCSl 12005. pdf)。信号间的相关 性通过联合稀疏性来描述，相关信号在一组基上的表征系数之间存在的一定关系，如具有 共同的支撑域。但是，找到一组能让相关信号可以联合稀疏表示的基存在很大的困难。针 对待采集图像序列存在重叠的情况，Jian Sun等人利用流形提升的方法来实现压缩成像中 原始图像序列的联合重构(Jian Sun andYin Li and Kang, S. B. and Heung-Yeung Shum, A manifold lifting algorithmfor multi-view compressive imaging, Picture Coding Symposium(PCS), Chicago, Illinois, 2009, May)，但是该方法仅限于不同图像之间只存在平移的情况。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少解决上述技术缺陷，特别提出了一种基于压缩采样的多视 点图像联合重构方法和系统。为达到上述目的，本专利技术一方面提出一种基于压缩采样的多视点图像联合重构方 法，包括以下步骤通过多个压缩感知数据采集设备获得现实场景的多个视角的图像；根 据获得的所述多个视角的图像计算所述多个视角图像之间的视差图；和基于所述多个视角 图像之间的视差图以及所述多个视角的图像对多视角图像进行联合重构。根据本专利技术的另一方面，本专利技术还提出了一种基于压缩采样的多视点图像联合重 构系统，包括多个压缩感知数据采集设备，用于获得现实场景的多个视角的图像；视差图 获得模块，用于根据获得的所述多个视角的图像计算所述多个视角图像之间的视差图；和 联合重构模块，用于基于所述视差图获得模块获得的多个视角图像之间的视差图以及所述 多个视角的图像对多视角图像进行联合重构。本专利技术实施例能够从初步重构结果中准确估计不同视点图像之间的视差关系，并 在多视点压缩成像的重构中利用所估计的视差关系充分挖掘了不同视点图像之间的相关 性，增强了所重构信号的精度。另外，本专利技术实施例的方法和系统还具有较好的收敛性。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变 得明显和容易理解，其中图1为本专利技术实施例的基于压缩采样的多视点图像联合重构方法流程图；图2为本专利技术实施例的多视点压缩成像模型示意图；图3为本专利技术实施例的基于压缩采样的多视点图像联合重构系统结构图；图4(a)和(b)为传统相机拍摄的图像；图4(c)和(d)为独立重构出来的结果；图4(e)和(f)为本专利技术重构出来的结果。具体实施例方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附 图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。如图1所示，为本专利技术实施例的基于压缩采样的多视点图像联合重构方法流程 图，该方法包括以下步骤步骤S101，通过多个压缩感知数据采集设备获得现实场景的多个视角的图像。在 本专利技术中，多视点压缩成像方法是指通过在不同视点摆放多个压缩感知数据采集设备来捕 获现实场景各个视角的图像，从而最终获得现实场景的三维信息。由于利用压缩采样方法得到的数据相关性低，因此采集到的数据可以直接用来存储和传输。因此，多视点压缩成像 方法能够有效降低数据采样量，避免传统数据采集后繁琐的编码过程。在采集过程中，不同 视点图像的采集独立进行，而不同视点间的相关性可以在重构的时候加以利用，从而实现 现实场景的高效采集。在该实施例中，设Vi和Ni是在视点i和j观测到的图像，如图2所示，为本专利技术实 施例的多视点压缩成像模型示意图，利用压缩采样设备可以被采集到他们在一组随机波形 φ上的投影系数Yi:OVi = Yi(1. 1)OVj = Yj具体地，先将压缩采样设备置于同一水平线的不同位置处，对现实场景进行压缩 采样。为生成随机投影波形，先对离散余弦变换矩阵进行随机的列排列，然后随机抽取其M 个行向量形成感知矩阵，本专利技术实施例通过压缩采样的数据量为图像分辨率的30% ；接着， 对同一场景分别在基准视点和参考视本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于压缩采样的多视点图像联合重构方法，其特征在于，包括以下步骤：通过多个压缩感知数据采集设备获得现实场景的多个视角的图像；根据获得的所述多个视角的图像计算所述多个视角图像之间的视差图；和基于所述多个视角图像之间的视差图以及所述多个视角的图像对多视角图像进行联合重构。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：季向阳，付长军，戴琼海，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：11
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