利用散焦成像技术实现高效深度感知，以辅助环境识别

《Expert Systems with Applications》：Efficient depth from defocus imaging for environmental perception

深度从模糊立体成像方法通过引入光学系统像差分析优化计算效率，提升深度范围和成像精度，实验验证其在生物启发式视场内实现低计算复杂度实时立体重建。

　　在当今科技迅速发展的背景下，立体视觉技术已成为机器人、自动驾驶和机器视觉等领域的关键组成部分。立体视觉通过捕捉目标物体的深度信息，为系统提供环境感知能力，从而支持更复杂的决策和操作。然而，目前大多数立体视觉研究更关注于增强立体效果，而忽略了计算效率的重要性。这种偏向性在工业应用中产生了显著的影响，因为实际场景往往对实时性和资源占用有着严格的要求。因此，开发一种能够在保证高精度的同时，兼顾低计算成本和高效率的立体视觉方案，成为研究者们亟需解决的问题。

本文提出了一种基于“从景深恢复深度”（Depth from Defocus, DFD）的立体视觉方法，旨在克服现有算法在计算效率方面的局限。DFD技术是一种利用图像模糊程度来推断场景深度的方法，它不需要传统的双目视觉系统中所需的基线距离，从而降低了系统复杂度。然而，传统DFD方法通常假设光学系统是理想的，忽略了实际光学系统中可能出现的像差问题，这在一定程度上限制了其在真实环境中的应用效果。因此，本文通过引入光学系统像差分析，重新推导DFD的基本原理，以提高立体视觉的精度和深度范围。

在立体视觉技术的演进过程中，研究者们尝试了多种方法，包括双目视觉、运动结构恢复（Structure from Motion, SFM）、光场成像、光栅投影轮廓术（Fringe Projection Profilometry, FPP）、光度立体视觉（Photometric Stereo）以及偏移像素孔径（Offset Pixel Aperture, OPA）等。这些方法虽然在特定场景下取得了良好效果，但也存在诸多局限。例如，双目视觉需要复杂的图像配准和特征匹配过程，计算成本高；SFM依赖于运动轨迹，难以适用于静态场景；光场成像虽然能够提供丰富的深度信息，但对硬件和计算资源的要求极高；光栅投影轮廓术需要多帧图像的同步采集，影响了时间分辨率；光度立体视觉则依赖于多角度光照条件，限制了其在实际环境中的应用。而OPA方法虽然在一定程度上提高了时间效率，但其对光学系统的依赖性较强，难以在复杂场景中保持一致性。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的立体视觉方法也取得了显著进展。许多研究者提出使用多视角立体视觉原理构建的网络架构，这些方法在多个基准测试中表现出色。然而，这些学习型方法仍然面临计算复杂度高的问题，难以满足工业场景中对高帧率和低资源占用的需求。此外，一些研究虽然开始关注光学像差对深度估计的影响，但仍然未能全面考虑实际光学系统中可能出现的各种误差，例如镜头制造误差、装配误差等，这些因素可能对最终的立体视觉结果产生重要影响。

在这一背景下，本文提出了一种新的立体视觉机制，即仿生视网膜的立体成像方法。这种方法的核心思想是模拟人类视觉系统中的“视网膜聚焦”机制，即在图像采集过程中，对重要的目标进行高分辨率采样，而对次要区域则采用较低分辨率的采样方式。这种机制不仅提高了视觉任务的处理效率，还显著降低了计算成本。仿生视网膜的立体成像方法能够在保持大视场角（Field of View, FOV）和实时高分辨率图像的同时，实现局部区域的高精度立体重建。这种方法特别适用于那些对深度信息需求集中在特定区域的应用场景，例如自动驾驶中的近距离目标识别，而远处的建筑物对决策影响较小，因此可以适当降低其深度信息的精度要求。

为了实现这一目标，本文设计了一种新的光学系统，该系统能够支持局部区域的高精度立体重建，同时保证整个视场角内的高分辨率成像。传统的立体视觉方法通常需要在整个视场角内进行全局重建，这不仅增加了计算负担，还可能影响系统的实时性。而本文提出的系统则通过优化光学设计，使得系统能够在局部区域中进行更精细的深度估计，从而实现更高效的资源利用。这种局部重建策略不仅适用于自动驾驶，还可以推广到其他需要高精度立体视觉的工业场景，如智能制造、机器人导航和远程监控等。

在光学系统模型分析部分，本文指出传统的DFD方法通常采用单一的高斯函数来建模光学系统的点扩散函数（Point Spread Function, PSF），这种方法虽然在某些情况下表现出良好的适用性，但在大视场角的场景中却无法准确反映光学系统的真实性能。因为随着视场角的增大，像差问题会变得更加显著，导致点扩散函数的半径不再仅由光学系统的焦距决定，而是受到像差的影响。因此，本文在重新推导DFD原理时，考虑了光学系统像差的影响，构建了一个更符合实际的成像模型。通过引入像差分析，本文不仅提高了DFD方法的准确性，还拓展了其深度范围，使其能够适应更广泛的应用需求。

在实验部分，本文搭建了一个实验平台，用于验证所提出的DFD方法在实际场景中的性能。实验中采用了我们之前提出的仿生视网膜立体成像光学系统，该系统能够在保持大视场角和高分辨率的同时，实现局部区域的高精度立体重建。实验结果表明，所提出的方法在深度估计的精度和效率方面均优于传统DFD方法，尤其是在处理复杂场景时表现更加稳定。此外，实验还验证了该方法在不同光照条件下和不同目标距离下的鲁棒性，进一步证明了其在实际应用中的可行性。

在讨论部分，本文分析了实验中出现的一些现象。例如，在图6中，靠近“14”刻度线的深度信息出现了误差，这主要是由于目标距离过远，导致图像中的纹理信息被过度模糊，从而影响了深度估计的准确性。DFD技术依赖于图像中目标纹理的模糊程度来推断深度信息，因此当目标距离较远时，模糊程度会增加，进而影响深度估计的精度。为了解决这一问题，本文在模型推导过程中引入了更精确的像差分析，使得系统能够在更宽的深度范围内保持较高的估计精度。此外，本文还探讨了目标特性、深度分辨率和立体成像范围之间的关系，为后续的系统设计和优化提供了理论依据。

本文的研究成果不仅为立体视觉技术的发展提供了新的思路，还为工业场景中的应用提供了实际支持。通过引入像差分析和局部重建策略，本文提出的DFD方法能够在保持高精度的同时，显著降低计算成本，提高时间分辨率。这使得该方法在自动驾驶、机器人导航和智能制造等需要高实时性和高效率的场景中具有重要应用价值。此外，本文还强调了光学系统参数对深度估计精度的影响，为相关系统的优化和设计提供了理论指导。

总的来说，本文的研究表明，基于DFD的立体视觉方法在实际应用中具有广阔的发展前景。通过优化光学系统设计，引入像差分析，并采用局部重建策略，本文提出的方法能够在保持高精度的同时，实现低计算成本和高效率的立体成像。这一成果不仅推动了立体视觉技术的进步，也为相关领域的应用提供了新的可能性。未来的研究可以进一步探索该方法在更多复杂场景中的适用性，并结合更先进的深度学习技术，提高其在不同环境下的适应性和鲁棒性。