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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于光场相机的目标物体6D位姿检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115222718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210909105.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于光场相机的目标物体6D位姿检测方法是由张旭东;李扬;范之国;孙锐;宋明月;李梅;杨诚设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光场相机的目标物体6D位姿检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光场相机的目标物体6D位姿检测方法，包括：1、采集目标物体在N个不同位姿下的光场原始图像并建立离线模板库；2、对场景全聚焦图像和模板全聚焦图像进行特征检测与匹配，映射截取窗口坐标以获取目标区域光场图像和目标区域全聚焦图像；3、对所述目标区域光场图像进行视差估计，并利用得到的视差图引导目标背景分离，再融合目标区域全聚焦图像的边缘检测结果，获取目标边缘视差图；4、获取目标边缘点云并与模板点云进行配准处理，获得所述目标物体的6D位姿。本发明能够有效解决目标位姿估计中非目标区域的干扰，克服相机因失焦产生的目标模糊问题和单目尺度不确定性问题，并能提高目标物体的6D位姿检测精度。

本发明授权一种基于光场相机的目标物体6D位姿检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光场相机的目标物体6D位姿检测方法，其特征是按如下步骤进行： 步骤1、利用光场相机采集目标物体在N个不同位姿下的光场原始图像； 对所述光场原始图像进行重聚焦计算，得到N个不同位姿下的全聚焦图像； 利用全聚焦图像中的ArUco标记板获取所述目标物体在N个不同位姿下的真值位姿； 对所述光场原始图像进行视差估计，得到N个不同位姿下的视差图像，并结合全聚焦图像的边缘检测结果和所述光场相机的内参，得到N个不同位姿下的边缘点云； 由所述全聚焦图像、真值位姿和边缘点云建立离线模板库； 步骤2、利用光场相机获取目标物体所在场景的光场原始图像，并通过重聚焦计算得到场景全聚焦图像Iscene； 使用SURF算法分别对场景全聚焦图像Iscene与所述离线模板库中任意一张全聚焦图像进行特征检测，得到场景全聚焦图像Iscene的特征点集和离线模板库中全聚焦图像的特征点集，对两个特征点集使用快速近似最近邻匹配，并根据所设置的匹配点数量的阈值，找到离线模板库中满足匹配关系的全聚焦图像，记为模板全聚焦图像Imodel，并得到n个匹配点对λ1,λ2,...,λn，其中λn表示第n个匹配点对； 由n个匹配点对λ1,λ2,...,λn求解模板全聚焦图像Imodel与场景全聚焦图像Iscene之间的单应矩阵，从而利用单应矩阵将模板全聚焦图像Imodel的4个顶点像素坐标映射到场景全聚焦图像Iscene中，并得到在场景全聚焦图像Iscene中的截取窗口坐标xmin,ymin,xmin,ymax,xmax,ymin,xmax,ymax，利用截取窗口坐标分别对目标物体所在场景的光场原始图像与场景全聚焦图像Iscene进行截取，从而得到目标区域光场图像ILF和目标区域全聚焦图像Iobj； 步骤3、对所述目标区域光场图像ILF进行视差估计，得到视差图Idisp，并对所述视差图Idisp中所有像素的视差值d1,d2,...,di进行直方图统计，得到视差分布直方图，其中，di表示第i个像素的视差值；i表示所述视差图Idisp中像素的总个数，且i＝xmax‑xmin+1×ymax‑ymin+1； 将n个匹配点对λ1,λ2,...,λn在场景全聚焦图像Iscene中的像素坐标x1,y1,x2,y2,...,xn,yn变换到所述视差图Idisp中对应的像素坐标x1‑xmin,y1‑ymin,x2‑xmin,y2‑ymin,...,xn‑xmin,yn‑ymin，其中，xn,yn表示第n个匹配点对λn在场景全聚焦图像Iscene中的像素坐标； 根据所述视差图Idisp中n个匹配点对的像素坐标x1‑xmin,y1‑ymin,x2‑xmin,y2‑ymin,...,xn‑xmin,yn‑ymin，得到n个匹配点对在视差分布直方图中的视差值分布为[dp1,dq1],[dp2,dq2],...,[dpk,dqk]，其中，[dpk,dqk]表示第k个视差值分布，k≤n； 找到视差值分布[dp1,dq1],[dp2,dq2],...,[dpk,dqk]中包含匹配点对数量最多的视差值分布[dpmax,dqmax]，max∈[1,k]；从而利用式1构建目标物体的视差范围函数： 式1中，dbin为每个视差值分布的范围宽度，[dp,dq]为目标物体所在的视差值分布；Δ表示常数； 将所述视差图Idisp中处于所述视差值分布[dp,dq]以外区域的所有视差值设置为0，从而将视差图Idisp中的目标物体与背景进行分离，并得到分离后的视差图I'disp； 对所述目标区域全聚焦图像Iobj进行边缘检测，得到目标边缘图像Iedge； 将所述视差图I'disp和目标边缘图像Iedge进行逐像素融合，从而得到目标边缘视差图Idisp‑edge； 步骤4、结合相机内参，获取所述目标边缘视差图Idisp‑edge的目标边缘点云Pscene，并与所述模板全聚焦图像Imodel对应的模板边缘点云Pmodel进行配准处理，从而获得旋转矩阵R和平移量t，并作为所述目标物体的6D位姿。

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