一種基于全向全變分的全向圖像稀疏重構(gòu)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于全向全變分的全向圖像稀疏重構(gòu)方法，為了從壓縮采樣數(shù)據(jù)快速有效地重構(gòu)全向圖像，提出了一種結(jié)合全向圖像特征的全變分模型——全向全變分，并在基于TV范數(shù)進(jìn)行全向圖像重構(gòu)時(shí)，采用全向全變分作為目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)行模型的求解。本發(fā)明所述方法考慮了全向圖非線性成像畸變對(duì)全變分計(jì)算的不利影響，有效提高了全向圖像稀疏重構(gòu)質(zhì)量。
【專利說明】—種基于全向全變分的全向圖像稀疏重構(gòu)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，特別是一種基于全向全變分的全向圖像稀疏重構(gòu)方法?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]折反射全向成像技術(shù)將曲面反射鏡和常規(guī)成像透鏡相結(jié)合，憑借能一次性獲得360度全方位視野的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，近年來在全景視頻監(jiān)控、移動(dòng)機(jī)器人視覺導(dǎo)航、虛擬空間構(gòu)建等領(lǐng)域得到廣泛研究和應(yīng)用。但隨著研究的不斷深入，折反射全向成像技術(shù)固有的空間分辨率低、分辨率分布不均勻的缺陷嚴(yán)重限制了其應(yīng)用范圍。
[0003]近年來Donoho、CandSs和Tao等人提出的壓縮感知(Compressed Sensing或Compressive Sampling, CS)理論為解決困擾已久的折反射全向成像系統(tǒng)的分辨率問題提供了一條可行的新思路。壓縮感知的優(yōu)點(diǎn)在于充分利用了目標(biāo)信號(hào)的稀疏性或可壓縮性，通過低維采樣數(shù)據(jù)的非相關(guān)測(cè)量實(shí)現(xiàn)高維信號(hào)的采集，信號(hào)的測(cè)量數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)采樣方法獲取的數(shù)據(jù)量，使得高分辨率的信號(hào)采集成為可能。諸多學(xué)者已經(jīng)在合成孔徑雷達(dá)成像、核磁共振成像、遙感成像等領(lǐng)域?qū)嚎s感知展開了應(yīng)用研究。目前，常用的CS重構(gòu)算法主要分為兩類:①基于最小I1范數(shù)的基追蹤(Basic Pursuit, BP)算法；②基于貪婪搜索的匹配追蹤(Matching Pursuit, MP)算法。自然圖像的重構(gòu)是一個(gè)大規(guī)模近似稀疏信號(hào)的優(yōu)化問題，為了獲得銳利的邊緣，一般采用最小全變分(total variation minimization, TV)算法代替I1范數(shù)進(jìn)行圖像的重構(gòu)。最小全變分算法不僅能夠精確重構(gòu)稀疏圖像，對(duì)于分段平滑圖像也能取得良好的重構(gòu)效果。
[0004]TV模型首先由Rudin等人提出，由于其能夠很好的保護(hù)圖像邊緣，一經(jīng)提出便在圖像去噪和去模糊等領(lǐng)域取得廣泛應(yīng)用。近年來，隨著單像素相機(jī)的成功研制，CS理論在成像領(lǐng)域取得成功應(yīng)用，CS在圖像和視頻領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。為了解決圖像的重構(gòu)問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者將TV模型引入到CS領(lǐng)域，提出適用于圖像重構(gòu)的最小全變分算法，并展開廣泛研究。雖然這些求解算法都能夠有效求解TV最小化問題，但是基于透視成像模型的梯度計(jì)算方法進(jìn)行全向圖像的梯度計(jì)算時(shí)，其操作具有不合理性。在折反射全向成像過程中，由于曲面鏡的反射作用，導(dǎo)致全向圖像存在嚴(yán)重變形，如果我們將一幅折反射全向圖像看作一個(gè)圓形碟片，從圖像外環(huán)到中心分辨率逐漸降低。因此由于折反射投影，真實(shí)世界中兩個(gè)具有相同歐式距離的點(diǎn)，當(dāng)它們成像在折反射全向外環(huán)或圖像中心時(shí)，它們之間的像素距離卻并不相同。也就是說在折反射全向圖像上，具有相鄰位置關(guān)系的兩個(gè)點(diǎn)在真實(shí)世界中卻并不具有相同的依賴關(guān)系，因此，傳統(tǒng)的梯度計(jì)算方法并不適合折反射全向圖像處理，需要采用新的適應(yīng)全向成像特點(diǎn)的梯度計(jì)算方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)不足，提供一種基于全向全變分的全向圖像稀疏重構(gòu)方法，使折反射全向圖像符合折反射成像特性，提高重構(gòu)精度。
[0006]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于全向全變分的全向圖像稀疏重構(gòu)方法，該方法為:[0007]I)將全向圖像I中的像素點(diǎn)m經(jīng)折反射全向成像系統(tǒng)鏡面上的點(diǎn)Pm反投影到柱面全景圖像中，得到反投影點(diǎn)P。；根據(jù)透視圖像梯度計(jì)算方法，確定反投影點(diǎn)P。水平和垂直方向的相鄰像素點(diǎn)Pc^Pe2，通過正向投影，得到像素點(diǎn)Pc^Pe2對(duì)應(yīng)的全向圖像的像素點(diǎn)Pn、PI2，設(shè)像素點(diǎn)m的坐標(biāo)為(i, j),反投影點(diǎn)P。的坐標(biāo)為(U，V) ,Pc^Pe2的坐標(biāo)分別為(u+l，v)、(u, v+1)、Pn、PI2 的坐標(biāo)分別為(i+u” j+Vi)、(i+u2, j+v2)；
[0008]2)利用下式計(jì)算出像素點(diǎn)m處的全向梯度幅值||ν/?/)| =
[0009]
【權(quán)利要求】
1.一種基于全向全變分的全向圖像稀疏重構(gòu)方法，其特征在于，該方法為: 1)將全向圖像I中的像素點(diǎn)m經(jīng)折反射全向成像系統(tǒng)鏡面上的點(diǎn)Pm反投影到柱面全景圖像中，得到反投影點(diǎn)P。；根據(jù)透視圖像梯度計(jì)算方法，確定反投影點(diǎn)P。水平和垂直方向的相鄰像素點(diǎn)Ρα、Ρ?，通過正向投影，得到像素點(diǎn)Ρα、Ρ?對(duì)應(yīng)的全向圖像的像素點(diǎn)Ρη、ΡΙ2，設(shè)像素點(diǎn)m的坐標(biāo)為(i, j),反投影點(diǎn)P。的坐標(biāo)為(U，V), Pcl> Pc2的坐標(biāo)分別為(u+1, V)、(u, v+1)、Pn、PI2 的坐標(biāo)分別為(i+u” j+Vi)、(i+u2, j+v2)； 2)利用下式計(jì)算出像素點(diǎn)m處的全向梯度幅值||V/(/，./)||:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于全向全變分的全向圖像稀疏重構(gòu)方法，其特征在于，采用NESTA算法或TVAL3算法求解上述全向圖像i的表達(dá)式。
【文檔編號(hào)】G06T5/50GK103914818SQ201410080353
【公開日】2014年7月9日 申請(qǐng)日期:2014年3月6日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月6日
【發(fā)明者】張茂軍, 譚樹人, 婁靜濤, 熊志輝, 劉煜, 彭?xiàng)? 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)