非显而易见性评估仅供参考,不构成法律建议。
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一种用于对包括多个视图的光场图像进行分割的计算机执行的方法,从所述光场图像中选择参考视图和至少一个其他视图;根据所述参考视图确定调色板;其中所述调色板具有与用于分割所述参考视图和所述至少一个其他视图的多个标签相对应的多个颜色;基于像素的实际颜色与所述多个标签相对应的颜色之间的差异;将所述参考视图的像素或者所述至少一个其他视图的像素与所述多个标签相关联;针对所述参考视图和所述至少一个其他视图来确定至少一个超光线集;其中超光线被定义为属于具有一致颜色的场景的相同区域的光线组;针对每个超光线,确定颜色一致性度量和模糊性度量;所述度量是基于所述超光线内的像素组来计算的;以及将其标签具有类似颜色的像素组重新分组为相同像素集;该重新分组是基于针对与所述像素组之间的边界相交的超光线集确定的所述颜色一致性度量和所述模糊性度量;其中,针对与所述像素组ci,ck之间的边界相交的超光线集B(ci,ck),执行以下操作;针对超光线,通过以下确定所述颜色一致性度量;$\beta(p)=1-\max_{c\in\{L,a,b\}}\left(\frac{\sigma^c(\alpha(x_i))}{\sigma_{max}}\right)$;其中$\sigma^c(\alpha(x_i))$是针对超光线p内的光线集\{ri\}的颜色通道c中的标准偏差;以及针对超光线,通过以下确定所述模糊性度量;$\rho(p)=\max_k(\rho^p(c_k))$;$\rho^p(c_k)=\max(\{\lambda(c_k)|c_k\in\phi_u(p)\})$;$\lambda(c_k)=\frac{|q_k|}{|p|}$;其中:$q_k=\{i|r_i\in p\land\phi(r_i)=c_k\land c_k\in\phi_u(p)\land |c_k|>\mu|p|\}$;其中$\phi_u(p)$是所述超光线中存在的不同像素组集。
根据权利要求1所述的方法,其中,所述颜色一致性度量是由所述超光线内的光线的颜色变化所定义的。
根据权利要求1所述的方法,其中,每个超光线具有质心;并且其中,所述模糊性度量是所述超光线内的每个像素组的值相对于所述超光线的质心的散布所定义的。
根据权利要求1所述的方法,其中将所述参考视图的像素或者所述至少一个其他视图的像素与所述多个标签相关联包括;对由以下等式给出的能量函数进行优化;$E(L)=\sum_{i\in V}\psi_u(i)+\gamma\sum_{(i,j)\in E}\tau(i,j)$;其中:$\psi_u(i)=\sum_{c\in L,a,b}|\alpha^c(x_i)-f_c(r_i)|$;并且$\tau(i,j)=\|\log(\alpha(x_i))-\log(\alpha(x_j))\|_1$;并且其中,f(ri)=[x′,y′,L,a,b]是表示所述至少一个其他视图的像素的向量;x′,y′是所述像素在所述至少一个其他视图中的坐标;L、a、b表示所述像素的颜色;$\alpha^c(x_i)$是颜色通道的值;$\alpha(x_i)$是标签的颜色;$\tau(i,j)$是针对标签兼容性的惩罚;并且w是具有对要应用于f(ri)的每个坐标的权重加以表示的五个坐标的向量。
根据权利要求1所述的方法,还包括;将代表所述像素集的参数传播给所述光场图像的所述至少一个其他视图。
根据任一前述权利要求所述的方法,其中,针对与所述像素组ci,ck之间的边界相交的超光线集B(ci,ck),所述方法包括;针对超光线,执行以下操作;基于所述颜色一致性度量$\beta^p$和模糊性度量$\rho^p$,生成图G=(V,E);其中V是与像素组相对应的节点vi的集合;并且E是加权边集;确定权重$w_{i,k}=\frac{1}{|B(c_i,c_k)|}\sum_{p\in B(c_i,c_k)}\frac{\beta(p)}{\rho(p)}$;其中B(ci,ck)=\{p|ci,ck\in\phi_u(p)\land ci\neq ck\land p\in P(L)\};以及如果wi,k小于给定的阈值,则合并节点。
根据权利要求1-5中任一项所述的方法,包括;在确定所述调色板之前,执行以下操作;选择所述参考视图中的对象;在所述光场图像的所述一个其他视图中传播所选择的对象。