對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法
2023-06-08 01:46:46
專利名稱：對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法
技術領域：
本發明屬於二維或三維成像技術領域，更具體地，本發明涉及一種對多級透鏡多 視角場景的三維重建的方法。
背景技術：
計算機視覺是計算機科學中的一個非常活躍的領域。人類獲得的感官信息中， 80%都來自於視覺，而計算機視覺就是用攝像機和計算機模擬人眼立體視覺獲得目標，並 對其進行分析。立體視覺匹配技術是計算機視覺領域中最為關鍵的研究分支，是一種基於 三角法測距原理的被動三維成像技術。被動式三維成像技術不需要引入外部光源，但是對 沒有明顯特徵的圖像(如無明顯邊緣、角點或是無紋理及紋理重複等)，計算量很大，也很 難確保匹配的準確度。目前立體匹配算法主要分為局部匹配和全局匹配方法兩大類。局部匹配方法是對 像素周圍的小區域進行約束，這一算法主要有基於灰度的匹配方法、基於特徵的匹配方法、 基於區域的匹配方法等。而全局匹配方法是對整幅圖像進行約束的，主要包括動態規劃匹 配算法、圖割法、信任度傳播算法等。局部匹配算法的重點就是匹配代價的積累階段，只要找到一個具有最小的匹配代 價作為差值即可，此類方法在每個像素周圍的小區域中是最優的。基於灰度的匹配算法的實質是利用局部窗口之間的灰度信息的相關程度來達到 較高的精度。但是該類算法的匹配窗口的大小的選擇是問題所在。在各種確定匹配窗口的 方法中，Kanade和Okutomi的方法是比較經典的，其從理論上建立了左右圖像匹配窗口內 亮度對應的分布模型和匹配窗口內視差值分布的統計模型，提出了一種自適應窗口立體匹 配方法。該方法能自適應的調整匹配窗口的大小，但是由於視差估計的形式很複雜，從而使 計算量增大，降低了計算效率。基於特徵的匹配算法不直接依賴於灰度，具有較強的抗幹擾性，並且計算量小。但 是因為只能生成稀疏的視差圖，所以對複雜形狀的物體的匹配效果不好。Y. Ke等提出了 PCA-SIFT描述子，在關鍵點周圍的一定區域內計算每個像素的垂直和水平梯度，組成特徵 向量，然後利用PCA技術對描述向量進行降維。PCA-SIFT描述子能夠很好的降低特徵向量 的維數，但是PCA技術要選取一些列有代表性的圖像來訓練投影矩陣，從而增加了計算復 雜度。並且SIFT特徵向量的高維性不僅佔用的內存空間較大，而且影響特徵匹配的速度。全局匹配算法一般用相容性約束和平滑性約束來構成一個評價函數，再通過各種 最優算法求取評價函數的最小值。動態規劃立體匹配算法的計算效率高、匹配效果較好的特點，使之成為實時處理 中最常用的算法之一。傳統的基於核線優化的動態規劃立體匹配方法由於核線之間的約束 不夠，導致視差圖中出現比較明顯的橫向「條紋」。Bobick等人引入了控制點修正技術，從 而減少了「條紋」，改善了視差圖的質量，但是控制點的獲取時間較長，增加了匹配算法的時 間，從而降低了算法的實時性。
圖割算法不僅總體精度高，而且在不連續區域和低紋理區域的精度也比其他的 算法高。文章 A maximum-flow formulation of the η-camerastereo correspondence problem中的方法可以得到全局最優的匹配結果，目標與背景被較好分離，但損失了細節部 分的信息。基於置信傳播(Belief Propagation，即BP)的視差估計算法是一類精度較高的 全局算法，但是在物體遮擋區域，全局最優路徑和真實路徑有差距，從而增加了算法的計算 複雜度。為了降低BP算法的計算複雜度，進行了改進，其中最典型的是Felzenszwalb等人 的算法。該算法是通過採用分層技術來減少BP算法的迭代次數，從而提高收斂速度。但是 當迭代次數較高時，執行時間也會比較長。並且它採用固定的平滑相和數據項，對BP算法 全局路徑與真實路徑之間的差距沒有任何改進。基於局部約束的算法時間複雜度不高且容易實現，但精確度不高。基於全局約束 的算法精確度比較高，但算法時間複雜度也較高，一般都比較耗費時間。全息技術是實現真實的三維圖像的記錄和再現的技術。D.P.Paris首先在計 算全息中引入快速傅立葉變換算法(FFT)，提高了產生傅立葉變換全息圖的計算效率。 H. Yoshikawa等採用泰勒級數展開法遞歸求解物體和全息面上對應點的距離，從而得到全 息面相鄰像素點的位相差的方法快速求解菲涅爾全息圖。但是全息圖的產生和重現的計算量相當可觀，因此，如何提高全息圖的計算效率 變成了全息技術的關鍵。
發明內容
為了解決立體視覺對無顯著紋理或紋理重複的場景的匹配結果難以預測的問題， 本發明的目的是利用全息重建對場景的要求不高的特點，採用全息重建的方法對立體視覺 的重建結果進行整體修正或局部修正，從而很好的解決了立體視覺對無顯著紋理或紋理重 復的場景難以配對的問題。但是全息重建過程中，數字重建的計算量相當可觀，為此，本發 明提供一種對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法。為達成所述目的，本發明提供的一種對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法， 該方法的步驟如下步驟Sl 利用N級透鏡三維成像系統中的傳感器，獲取多視角二維圖像，N為大於 等於2的正整數；步驟S2 多視角二維圖像的三維重建是對多視角二維圖像構造正交投影圖像， 並對正交投影圖像進行傅立葉變換或者菲涅爾變換，產生全息圖像；然後，對全息圖像進行 傅立葉反變換或者菲涅爾反變換，實現數字重建，得到場景中物體經過第N-I級透鏡所得 的實像的深度信息；步驟S3 對於N = 2的情況，對第N-I級透鏡所得的實像的深度信息，再利用透鏡 的焦距、物距及像距之間的關係式，獲得場景中物體的深度信息；對於N > 2的情況，獲得經 過第N-2級透鏡所得的實像的深度信息，以此類推，對經過第N-2級透鏡以及經過第N-2級 透鏡以上各級透鏡所得的實像的深度信息逐級遞推，直至得到第一級透鏡的物距，則獲得 場景中物體對應的深度信息。其中，所述多視角二維圖像的三維重建還可以是立體視覺三維重建，所述立體視
5覺三維重建的具體步驟如下對多視角二維圖像進行兩兩雙目的立體匹配，將多個兩兩匹 配的結果綜合成一個完整的視差圖，最後利用三角測量原理對視差圖的各個視差進行計 算，得到場景中物體經過第N-I級透鏡所得的實像的深度信息；對多視角二維圖像也可以 進行多目同時立體匹配，得到一個完整的視差圖，最後利用三角測量原理對視差圖的各個 視差進行計算，得到場景中物體經過第N-I級透鏡所得的實像的深度信息。其中，所述多視角二維圖像的三維重建還可以是立體視覺和全息重建結合的三維 重建，所述立體視覺和全息重建的步驟如下步驟S21a 對多視角二維圖像進行立體視覺的處理，得到多視角二維圖像兩個部 分的像素為深度信息理想的第1像素部分和深度信息不理想的第2像素部分，及得到所述 第1像素部分所對應的實像的深度信息和第2像素部分所對應的實像的深度範圍；步驟S22a 在深度信息不理想的第2像素部分對應的實像的深度範圍內對第2像 素部分進行全息重建，得到第2像素部分的理想深度信息；步驟S23a 將所述第1像素部分對應的實像的深度信息與第2像素部分對應的實 像的深度信息綜合為完整的場景中物體經過第N-I級透鏡所得到的實像的深度信息。其中，將所述第1像素部分對應的實像的深度信息和第2像素部分對應的實像的 深度信息分別送入步驟S3，步驟S3對所述第1像素部分對應的實像的深度信息和第2像素 部分對應的實像的深度信息分別進行逐級遞推的處理，分別生成場景中物體的第i深度信 息和場景中物體的深度信息ii，再將得到的場景中物體對應的第i深度信息和場景中物體 對應的深度信息ii做綜合處理，得到完整的場景中物體的深度信息。其中，所述多視角二維圖像的三維重建還可以是立體視覺和全息重建結合的三維 重建，所述立體視覺和全息重建的步驟如下步驟S21b 對多視角二維圖像進行立體視覺的處理，得到場景中的物體經過第 N-I級透鏡所成的實像的深度信息進而得到實像的深度範圍；步驟S22b 在步驟S21b得到的實像的深度範圍內對多視角二維圖像進行全息重 建，得到場景中物體經過第N-I級透鏡所成的實像的的深度信息；步驟S23b 將經過立體視覺得到的實像的深度信息與經過全息重建得到的實像 的深度信息綜合為場景中物體經過第N-I級透鏡所得到的實像的深度信息。其中，將經過立體視覺得到的實像的深度信息和經過全息重建得到的實像的深度 信息分別送入步驟S3，步驟S3對所述立體視覺得到的實像的深度信息和經過全息重建得 到的實像的深度信息分別進行逐級遞推的處理，分別生成場景中物體的第I深度信息和場 景中物體的第II深度信息，再將得到的場景中物體對應的的第I深度信息和場景中物體對 應的第II深度信息做綜合處理，得到完整的場景中物體的深度信息。本發明的有益效果本發明對多級透鏡三維成像系統得到的多視角場景二維圖像 進行三維場景和三維物體重建，減小了系統尺寸，方便攜帶，並且多級透鏡成像系統中的各 級透鏡可以是透鏡陣列，從而獲取多視角的二維圖像，則能夠提供個多更全面的信息，可以 有效解決由於遮擋等因素帶來的立體視覺技術中的誤匹配，從而提高匹配精度。並且本發 明中採用全息重建和立體視覺結合的三維重建方法，充分體現了全息重建的優勢，同時也 彌補了立體視覺對無顯著紋理或紋理重複的場景的效果不理想的缺點，從而重建出完整的 場景的深度信息，使立體視覺的匹配效果的準確度更高，利用立體視覺的結果大大降低了數字重建的範圍，從而大大減小了計算複雜度。本發明能精確的獲取場景中的深度信息。
圖Ia對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法的流程圖。圖Ib示出了二級透鏡三維成像系統的示意圖。圖2a-圖2d示出了圖Ia中的重建步驟的子流程圖。圖3a_圖3c示出了立體視覺匹配的兩種方式。圖4示出了同一極線不同攝像機對匹配5示出了全息技術中獲取正交投影圖像的示意圖。圖6示出了產生傅立葉全息圖的示意圖。圖7示出了產生菲涅爾全息圖的示意圖。圖8示出了圖Ia中逐級遞推步驟在二級透鏡的三維成像系統中的光路圖的側視 圖。
具體實施例方式為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例，並參照 附圖，對本發明進一步詳細說明。本發明描述了對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法，對多級透鏡三維成像系 統得到的多視角場景二維圖像進行方便、快捷的三維場景重建。圖Ia示出了對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法的流程圖。對多級透鏡多 視角場景的三維重建的方法大致可以分為三個步驟步驟Sl 場景中的物體通過N級透鏡的三維成像系統，最終在傳感器上獲取多視 角二維圖像，也就是傳感器上的多幅不同視角場景中的物體的二維圖像，其中，N為大於等 於2的正整數；步驟S2 多視角二維圖像的三維重建是對多視角二維圖像構造正交投影圖像， 並對正交投影圖像進行傅立葉變換或者菲涅爾變換，產生全息圖像；然後，對全息圖像進行 傅立葉反變換或者菲涅爾反變換，實現數字重建；如圖2a-圖2d示出對所獲取的多視角二 維圖像運用全息重建、立體視覺或是立體視覺和全息重建結合的方法進行三維重建，得到 場景中物體經過第N-I級透鏡所得的實像的深度信息；步驟S3 對於N = 2的情況，對第N-I級透鏡所得的實像的深度信息，再利用透鏡 的焦距、物距及像距之間的關係式，獲得場景中物體的深度信息；對於N > 2的情況，獲得經 過第N-2級透鏡所得的實像的深度信息，以此類推，對經過第N-2級透鏡以及經過第N-2級 透鏡以上各級透鏡所得的實像的深度信息逐級遞推，直至得到第一級透鏡的物距，則獲得 場景中物體對應的深度信息，具體實現過程如圖8所示。三維成像系統還可以採用更多級的三維成像系統，為便於理解圖Ib僅僅示出了 一個二級三維成像系統，更多級的三維成像系統在此不再贅述，並且以下將以圖Ib示出的 多級透鏡三維成像系統為例進行詳細的介紹。場景中物體的光線經過第一級透鏡101成像 之後經過第二級透鏡102中的各個透鏡a
len、 blen、Clen、c^1 enλ β1βηΛ fleI1、glen、hlen 禾口 ilen， 最終通 過傳感器103獲取場景中物體的光線經過兩級透鏡所成像的信息。第一級透鏡101和第二級透鏡102中的透鏡陣列的選擇不僅限於一個透鏡或者兩個透鏡，而且可以是多個透鏡的 對稱排布。在多級透鏡三維成像系統的第一級透鏡101選擇一個焦距為的透鏡，第二級 透鏡選擇焦距均為f2的3*3的透鏡陣列。那麼第二級透鏡102中的每個透鏡alen、blen、clen、 dlen、eIenΛ f"len、Slen、^ien 禾口 ^len 在傳感器上分別有一個成像圓，其中，圖Ib中在傳感器103上 的正方形Ia、Ib、I。、Id、Ie> If> Ig、Ih和Ii分別是每個透鏡 aien、bien、ClenΛ 屯甜、θ1βηΛ f"ien、gieI1、 hlm和ilm在傳感器上的成像圓的最大內接正方形。多視角二維圖像的三維重建可以是利用傳感器103上獲取的九幅圖像Ia、Ib、Ic、 Id、Ie, If、Ig、Ih和Ii,構造正交投影圖像(如圖5所示)，並對正交投影圖像進行傅立葉變 換(如圖6所示)或者菲涅爾變換(如圖7所示)，產生全息圖像；然後，對全息圖像進行 傅立葉反變換或者菲涅爾反變換，實現數字重建，得到場景中物體經過第N-I級透鏡所得 的實像的深度信息，從而完成多視角二維圖像的三維重建。多視角二維圖像的三維重建還可以是對傳感器103上獲取的九幅圖像Ia、Ib、Ic、 Id、Ιε、If、Ig、Ih和Ii進行兩兩雙目的立體匹配，將兩兩匹配的結果綜合成一個完整的視差 圖，具體過程如圖3a-圖3b所示，最後利用三角形測量原理對視差圖的各個視差進行計算， 得到場景中物體經過第N-I級透鏡所得的實像的深度信息；對傳感器103上獲取的九幅圖 像Ia、Ib、I。、Id、Ie, If、Ig、Ih和Ii也可以進行多目同時立體匹配，得到一個完整的視差圖， 具體過程如圖3c所示，最後利用三角測量原理對視差圖的各個視差進行計算，得到場景中 物體經過第N-I級透鏡所得的實像的深度信息。多視角二維圖像的三維重建還可以是圖2a和圖2b示出的立體視覺和全息重建 結合的三維重建，具體步驟如下步驟S21a 對傳感器103上獲取的九幅圖像Ia、Ib、I。、Id、Ie、If、Ig、Ih和Ii進行 立體視覺的處理，得到場景中物體的實像的深度信息，即場景中物體經過第一級透鏡所成 的實像到第二級透鏡的距離；由於立體視覺匹配技術對無顯著紋理或紋理重複的區域匹配 時存在難於配對的問題，那麼經過立體視覺的處理(利用如圖3a_圖3c所示中任意一種立 體匹配方式)，對於匹配點對的像素值差或者特徵向量距離小於一個常數，則認為該像素點 的深度信息是可以確定的、理想的；否則認為該像素點的深度信息是不理想的。那麼，場景 中物體的實像中的像素分為兩部分深度信息理想的第1像素部分和深度信息不理想的第 2像素部分，同時還得到所述第1像素部分所對應的實像的深度信息和第2像素部分所對應 的實像的深度信息；步驟S22a 將傳感器上獲取的九幅圖像Ia、Ib、I。、Id、Ie、If、Ig、Ih和Ii進行圖5所 示的處理得到多幅正交投影圖像，再經過圖6或圖7的處理，利用所述的正交投影圖像構造 傅立葉全息圖或菲涅爾全息圖，然後，在所述第2像素部分對應的實像中像素點(Xi，yi)的 深度信息Zi的一個鄰域(Zi- δ，Zi+ δ )範圍內對第2像素部分進行全息重建，取所述鄰域 範圍內使得全息重建值隊(^，7》取得最大值的時候的深度信息作為像素點(Xi，yi)的深度 信息Zi,最終得到第2像素部分中每個像素點的理想深度信息，如圖2a-圖2b所示；步驟S23a 將所述第1像素部分對應的實像的深度信息與第2像素部分對應的實 像的深度信息取併集得到完整的場景中物體經過第一級透鏡所得到的實像的深度信息，再 執行步驟S3，如圖2a所示；或者分別將所述第1像素部分對應的實像的深度信息和第2像 素部分對應的實像的深度信息分別送入步驟S3處理，如圖2b所示，然後將步驟S3所得的第1像素部分對應的場景中物體的深度信息與第2像素部分對應的場景中物體的深度信息 取併集得到完整的場景中物體的深度信息。多視角二維圖像的三維重建還可以是圖2c和圖2d示出的立體視覺和全息重建 結合的三維重建，具體步驟如下步驟S21b 對傳感器103上獲取的九幅圖像Ia、Ib、I。、Id、Ie、If、Ig、Ih和Ii進行 立體視覺處理(利用如圖3a_圖3c所示中任意一種立體匹配方式)之後，得到完整的場景 中物體經過第N-I級透鏡所成的實像的深度信息進而得到完整的場景中物體的實像的深 度範圍；步驟S22b 將傳感器上獲取的九幅圖像Ia、Ib、I。、Id、Ie、If、Ig、Ih和Ii進行圖5所 示的處理得到多幅正交投影圖像，再經過圖6或圖7的處理，利用所述的正交投影圖像構造 傅立葉全息圖或菲涅爾全息圖，然後，在步驟S21b得到的完整的場景中物體的實像的深度 範圍內進行數字重建，得到場景中物體經過第N-I級透鏡所成的實像的深度信息；步驟S23b 將經過立體視覺得到的場景中物體的實像中任意像素點的深度信息d i和經過全息重建得到的場景中物體的實像中對應像素點的深度信息進行如下處理depth = d立· α 立+d全· α 全，其中，α立和α全均為常數，且滿足α立+ α全=1，則cbpth為場景中物體經過第 N-I級透鏡所得到的實像中任意像素點的深度信息，再執行步驟S3，如圖2c所示；或者分別 將經過立體視覺得到的實像的深度信息和經過全息重建得到的實像的深度信息執行步驟 S3所述的處理，如圖2d所示，得到經過立體視覺處理得到的場景中物體上各個點對應的深 度信息cbpth立和經過全息重建得到的場景中物體上各點對應的深度信息d印th全將cbpth 立和cbpth全進行如下處理depth = depth 立· β 立+depth 全· β 全，其中，β立和β全均為常數，且滿足β立+ β全=1，則cbpth為場景中物體上任意 點的深度信息。圖3a示出了一種立體視覺匹配的方式。將傳感器上獲取的多幅圖像，相鄰的圖 像之間兩兩進行匹配，可以得到多幅相互獨立的視差圖，根據圖3a所示的融合準則，將多 幅視差圖合成一幅視差圖。圖3a示出了將傳感器103獲取的圖像Ia、Ib、Ic作為第一行圖 像，將其相鄰的圖像之間進行兩兩匹配(以下介紹中假定立體匹配圖像對都是經過校正之 後的)。圖像Ib與圖像Ia匹配得視差圖Dba，圖像Ib與圖像I。匹配得視差圖Db。。將兩幅視 差圖Dba和Db。融合則可以得到第一行圖像Ia、Ib、Ic的匹配視差圖。視差融合的公式為
權利要求
一種對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法，其特徵在於，該方法的步驟如下步驟S1利用N級透鏡三維成像系統中的傳感器，獲取多視角二維圖像，N為大於等於2的正整數；步驟S2多視角二維圖像的三維重建是對多視角二維圖像構造正交投影圖像，並對正交投影圖像進行傅立葉變換或者菲涅爾變換，產生全息圖像；然後，對全息圖像進行傅立葉反變換或者菲涅爾反變換，實現數字重建，得到場景中物體經過第N 1級透鏡所得的實像的深度信息；步驟S3對於N＝2的情況，對第N 1級透鏡所得的實像的深度信息，再利用透鏡的焦距、物距及像距之間的關係式，獲得場景中物體的深度信息；對於N＞2的情況，獲得經過第N 2級透鏡所得的實像的深度信息，以此類推，對經過第N 2級透鏡以及經過第N 2級透鏡以上各級透鏡所得的實像的深度信息逐級遞推，直至得到第一級透鏡的物距，則獲得場景中物體對應的深度信息。
2.如權利要求1所述對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法，其特徵在於，所述多 視角二維圖像的三維重建還可以是立體視覺三維重建，所述立體視覺三維重建的具體步驟 如下對多視角二維圖像進行兩兩雙目的立體匹配，將多個兩兩匹配的結果綜合成一個完 整的視差圖，最後利用三角測量原理對視差圖的各個視差進行計算，得到場景中物體經過 第N-I級透鏡所得的實像的深度信息；對多視角二維圖像也可以進行多目同時立體匹配， 得到一個完整的視差圖，最後利用三角測量原理對視差圖的各個視差進行計算，得到場景 中物體經過第N-I級透鏡所得的實像的深度信息。
3.如權利要求1所述對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法，其特徵在於，所述多 視角二維圖像的三維重建還可以是立體視覺和全息重建結合的三維重建，所述立體視覺和 全息重建的步驟如下步驟S21a 對多視角二維圖像進行立體視覺的處理，得到多視角二維圖像兩個部分的 像素為深度信息理想的第1像素部分和深度信息不理想的第2像素部分，及得到所述第1 像素部分所對應的實像的深度信息和第2像素部分所對應的實像的深度範圍；步驟S22a 在深度信息不理想的第2像素部分對應的實像的深度範圍內對第2像素部 分進行全息重建，得到第2像素部分的理想深度信息；步驟S23a 將所述第1像素部分對應的實像的深度信息與第2像素部分對應的實像的 深度信息綜合為完整的場景中物體經過第N-I級透鏡所得到的實像的深度信息。
4.如權利要求3所述對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法，其特徵在於，將所述 第1像素部分對應的實像的深度信息和第2像素部分對應的實像的深度信息分別送入步驟 S3，步驟S3對所述第1像素部分對應的實像的深度信息和第2像素部分對應的實像的深度 信息分別進行逐級遞推的處理，分別生成場景中物體的第i深度信息和場景中物體的深度 信息ii，再將得到的場景中物體對應的第i深度信息和場景中物體對應的深度信息ii做綜 合處理，得到完整的場景中物體的深度信息。
5.如權利要求1所述對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法，其特徵在於，所述多 視角二維圖像的三維重建還可以是立體視覺和全息重建結合的三維重建，所述立體視覺和 全息重建的步驟如下步驟S21b 對多視角二維圖像進行立體視覺的處理，得到場景中的物體經過第N-I級透鏡所成的實像的深度信息進而得到實像的深度範圍；步驟S22b 在步驟S21b得到的實像的深度範圍內對多視角二維圖像進行全息重建，得 到場景中物體經過第N-I級透鏡所成的實像的的深度信息；步驟S23b 將經過立體視覺得到的實像的深度信息與經過全息重建得到的實像的深 度信息綜合為場景中物體經過第N-I級透鏡所得到的實像的深度信息。
6.如權利要求5所述對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法，其特徵在於，將經過 立體視覺得到的實像的深度信息和經過全息重建得到的實像的深度信息分別送入步驟S3， 步驟S3對所述立體視覺得到的實像的深度信息和經過全息重建得到的實像的深度信息分 別進行逐級遞推的處理，分別生成場景中物體的第I深度信息和場景中物體的第II深度信 息，再將得到的場景中物體對應的的第I深度信息和場景中物體對應的第II深度信息做綜 合處理，得到完整的場景中物體的深度信息。
全文摘要
本發明是一種對多級透鏡多視角場景的三維重建的方法，通過多級透鏡三維成像系統獲取多視角二維圖像，通過運用全息重建、立體視覺或是立體視覺和全息重建結合的方法對多視角的二維圖像進行三維重建，得到場景中物體經過最後一級透鏡所得的實像的深度信息，最後將得到的實像的深度信息沿著光線進入多級透鏡三維成像系統的反方向，根據透鏡的焦距、物距及像距之間的關係式逐級遞推，從而獲得場景中物體的三維信息。
文檔編號H04N13/00GK101938668SQ201010278130
公開日2011年1月5日 申請日期2010年9月10日 優先權日2010年9月10日
發明者徐波, 黃向生 申請人:中國科學院自動化研究所