由于微透镜影像分割了原始全光影像, 无法应用全局优化算法, 而采用WTA (winner-take-all)算法得到的深度影像虽然连续, 但包含错误估计的深度信息; 利用全局优化计算得到的深度图可以消除错误估计的深度信息, 但是受到代价计算时深度离散化的限制而不连续。基于上述情况, 提出一种直接处理微透镜阵列全光影像的代价投影策略, 在投影图像上构建代价立方体(cost volume, CV), 同时采用MRFsP (Markov Random Fields Propagation)进行优化, 结合WTA方法的优势改善离散深度图像。实验结果表明, 与现有方法对比, 利用MRFsP优化后的深度图既能消除错误匹配点, 也能保持连续。
