一種基于原始圖像的四維光場解碼預處理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于原始圖像的四維光場解碼預處理方法，該方法包括以下步驟：利用光場成像裝置采集場景原始圖像；對于原始圖像進行標定，得到原始圖像的中心坐標集；利用標定信息對原始圖像進行重采樣處理，獲得子孔徑圖像陣列；對子孔徑圖像陣列中的邊緣子孔徑圖像進行去漸暈處理，獲得去漸暈后的子孔徑圖像陣列；利用去漸暈后的子孔徑圖像陣列完成四維光場解碼，得到四維光場的參數(shù)化表示。本發(fā)明在標定和去漸暈兩個關鍵預處理步驟上突破了傳統(tǒng)預處理方法對白圖像的依賴限制，提高了光場成像應用靈活性，有助于擴大光場成像的普及應用范圍，對促進光場成像應用發(fā)展具有積極意義。
【專利說明】一種基于原始圖像的四維光場解碼預處理方法【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于光場成像、圖像處理、計算機視覺等【技術領域】，涉及一種四維光場解碼預處理方法，尤其是一種不依賴于白圖像(White image)的自適應性解碼預處理方法。
【背景技術】
[0002]光場成像利用其特殊的成像結(jié)構(gòu)，能夠獲取四維的光場數(shù)據(jù)，顯著拓寬圖像捕獲的數(shù)據(jù)種類，因此也就能為圖像重建帶來更多的信息，目前已經(jīng)在擴大成像景深、深度估計等領域得到應用。光場成像主要有三種形式:微透鏡陣列、相機陣列、掩膜及其他。其中，微透鏡陣列形式通過放置在主透鏡和傳感器之間的微透鏡陣列來獲取光場數(shù)據(jù)，是目前最常用的光場成像方式。
[0003]從微透鏡陣列形式的光場相機采集到的原始圖像(Raw image)中解碼出四維光場信息是進行光場數(shù)據(jù)處理的首要步驟，而四維光場解碼的預處理操作又是決定光場解碼準確與否的關鍵。四維光場解碼預處理主要包括標定和去漸暈，其中，標定即是精確定位每一個微透鏡所成像的中心位置，利用標定信息對采集到的原始光場圖像進行準確四維光場解碼，但微透鏡陣列并不是完全與傳感器像素配準，存在偏移和旋轉(zhuǎn)，因此四維光場解碼過程依賴于對光場相機的精確標定，同時，標定信息并不是固定不變的，它會隨著相機鏡頭的變焦等發(fā)生變化，所以標定是光場數(shù)據(jù)處理的關鍵，也是制約光場圖像處理靈活性的瓶頸。去漸暈同時也是四維光場解碼預處理的必要環(huán)節(jié)，它用來消除微透鏡對光線的部分阻礙影響，提高光場成像質(zhì)量?，F(xiàn)有的用于解決標定和去漸暈這兩大問題的主流方法是采用相同拍攝參數(shù)采集一張白圖像作為校準模板，通過白圖像中微透鏡圖像的亮度極大值點定位中心完成標定，采用將原始采集圖像對應像素與白圖像對應像素值相除的方式來達到去漸暈的效果。
[0004]目前商業(yè)化的lytix)光場相機預存了關于主鏡頭不同參數(shù)設置的近50張白圖像，拍攝過程中根據(jù)參數(shù)設定找到相匹配的白圖像用于解碼，用戶體驗較好但是不能更換鏡頭。Raytrix可以更換鏡頭，但要求每次更換鏡頭或者變焦的時候都要使用勻光器拍攝一幅對應的白圖像用于預處理，與傳統(tǒng)的單反相機相比使用靈活度差。這些方法雖然在四維光場解碼的預處理方面能夠取得較好的效果，但仍然受制于白圖像，當光場相機更換了鏡頭或進行了變焦等操作時，都需要重新采集新的白圖像用于預處理才能進行進一步的數(shù)據(jù)處理，這樣就極大地影響了光場相機使用的靈活性，進一步限制了光場相機的普及使用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對現(xiàn)有技術中存在的問題，為了突破四維光場解碼預處理需基于白圖像這一局限，本發(fā)明提供了一種 基于原始圖像的白適應的四維光場解碼預處理方法，以提高光場成像應用的靈活性。
[0006]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于原始圖像的四維光場解碼預處理方法，該方法包括以下步驟:[0007]步驟SI，利用光場成像裝置采集得到場景原始圖像；
[0008]步驟S2，對于所述原始圖像進行標定，得到所述原始圖像的中心坐標集gjx)；
[0009]步驟S3，利用所述步驟S2獲得的標定信息對所述原始圖像進行重采樣處理，獲得子孔徑圖像陣列；
[0010]步驟S4，對所述子孔徑圖像陣列中的邊緣子孔徑圖像進行去漸暈處理，獲得去漸暈后的子孔徑圖像陣列；
[0011]步驟S5，利用去漸暈后的子孔徑圖像陣列完成四維光場解碼，得到四維光場的參數(shù)化表示。
[0012]本發(fā)明基于微透鏡陣列形式光場成像的特點，將光場成像中的標定問題建模為圖像特征配準問題，將退漸暈問題轉(zhuǎn)化為光照校正問題，在將現(xiàn)有成熟算法靈活運用的基礎上，提出了一種基于原始圖像的四維光場解碼預處理方法，以解決預處理過程中關鍵的標定和去漸暈問題，突破了傳統(tǒng)預處理對白圖像的依賴，提高了光場成像應用的靈活性，有望擴大光場成像的普及應用范圍，促進光場成像的應用發(fā)展。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0013]圖1為白圖像標定不意圖，圖1 (a)為一幅白圖像不意圖，圖1 (b)為圖1 (a)的局部放大圖，圖1(c)為白圖像的標定結(jié)果示意圖；
[0014]圖2為傳統(tǒng)四維光場解碼預處理方法的流程圖；
[0015]圖3為本發(fā)明提供的基于原始圖像的四維光場解碼預處理方法的流程圖；
[0016]圖4為光場相機采集原始圖像示意圖，圖4(a)為采集到的原始圖像示意圖，圖4(b)為圖4(a)的局部放大圖；
[0017]圖5為光場成像過程中的漸暈效果示意圖，圖5(a)為具有漸暈效果的子孔徑圖像陣列示意圖，圖5(b)為圖5(a)的中心子孔徑圖像，圖5(c)為圖5(a)的邊緣子孔徑圖像；
[0018]圖6為去漸暈后的子孔徑圖像陣列示意圖；
[0019]圖7為本發(fā)明提供的基于原始圖像的標定方法的流程圖；
[0020]圖8為光場成像相關標定參數(shù)的示意圖；
[0021]圖9為本發(fā)明提供的確定初始關鍵點集方法的示意圖，圖9(a)為原始圖像示意圖，圖9(b)為待標定圖像不意圖，圖9 (C)為標定區(qū)域不意圖，圖9 (d)為初始關鍵點集不意圖；
[0022]圖10為本發(fā)明提供的去漸暈方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0023]為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合具體實施例，并參照附圖，對本發(fā)明進一步詳細說明。
[0024]四維光場解碼是進行光場處理的首要步驟，而解碼前的預處理過程中的標定和去漸暈操作又是決定解碼優(yōu)劣的關鍵，目前的預處理操作都是基于白圖像展開的。圖1(a)即為一幅白圖像示意圖，圖1(b)為圖1(a)的局部放大圖，標定即是定位微透鏡所成像的中心位置，如圖1(c)所示。圖2為傳統(tǒng)四維光場解碼預處理方法的流程圖，該方法包括以下步驟:[0025]步驟SI，光場成像裝置采集場景原始圖像；
[0026]步驟S2，光場成像裝置在保持與步驟SI成像參數(shù)一致的情況下采集一幅白圖像；
[0027]步驟S3，通過白圖像中微透鏡圖像的亮度極大值點定位中心完成標定；
[0028]步驟S4，將原始圖像與白圖像對應像素值相除來達到去漸暈效果；
[0029]步驟S5，利用步驟S3的標定信息對步驟S4去漸暈后的原始場景圖像進行重采樣處理，獲得子孔徑圖像，重采樣方法依據(jù)文獻D.G.Dansereau, 0.Pizarro, and
S.B.Williams.Decoding，calibration and rectification for lenselet—basedplenoptic cameras.1n Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)，2013IEEEConference on.1EEE,2013.[0030]步驟S6:利用重采樣結(jié)果完成四維光場解碼，得到四維光場的參數(shù)化表示。
[0031]上述基于白圖像的傳統(tǒng)預處理方法雖然能夠取得較好的效果，但應用過程受白圖像所限，當成像裝置更換鏡頭或變焦后，都需要重新采集白圖像做預處理，極大地影響了光場成像應用的靈活性。
[0032]圖3為本發(fā)明提供的基于原始圖像的四維光場解碼預處理方法的流程圖，本發(fā)明方法突破了傳統(tǒng)預處理方法對于白圖像的依賴，如圖3所示，該方法包括以下步驟:
[0033]步驟SI，利用光場成像裝置采集得到場景原始圖像；
[0034]圖4(a)為根據(jù)本發(fā)明一實施例采集到的原始圖像的示意圖；
[0035]步驟S2，對于所述原始圖像進行標定，得到所述原始圖像的中心坐標集gjx)；
[0036]圖4(b)為圖4(a)所示的原始圖像的局部放大圖，該步驟利用原始圖像的微透鏡圖像邊緣信息進行標定，即利用圖4(b)中的微透鏡圖像(白色部分)間隙的黑色部分進行標定；
[0037]所述步驟S2中的標定操作采用本發(fā)明提出的基于原始圖像的標定方法，如圖7所示，所述步驟S2進一步包括以下步驟:
[0038]步驟S21，根據(jù)所述光場成像裝置的傳感器大小和微透鏡陣列數(shù)目建立所述原始圖像的微透鏡陣列中心的初始坐標集g(X)，g(x) = (gv(x), gh(X)，l)T，其中X為微透鏡的索引值，為I到N的整數(shù)，N為微透鏡的個數(shù)，gv(x)、gh(x)分別為微透鏡陣列中心的垂直和水平坐標值，并設定微透鏡陣列中心坐標偏移量的水平分量初始值oh=0，垂直分量初始值ov=0,其中oh、ov的含義如圖8所示，圖8中,假設A點為預估計點，B點為真實中心點；
[0039]步驟S22，增強所述原始圖像中的微透鏡圖像間隙的暗區(qū)域，即圖4(b)中微透鏡圖像間隙的黑色(亮度值接近為零)區(qū)域I，以建立初始關鍵點集L ；
[0040]所述步驟S22中，建立初始關鍵點集L采用本發(fā)明提供的一種初始關鍵點集定位方法，如圖9所示，所述步驟S22進一步包括以下步驟:
[0041]步驟S221，將所述原始圖像(如圖9(a)所示)經(jīng)過反相處理后采用高斯濾波得到待標定圖像(如圖9(b)所示)；
[0042]步驟S222，經(jīng)過所述反相和濾波處理后，所述原始圖像中用于進行標定的黑色區(qū)域(如圖4(b)所示)轉(zhuǎn)變成了白色(亮度值接近最大)區(qū)域(如圖9(c)所示)，對于所述待標定圖像中的白色區(qū)域，采用求取局部極值的方法定位得到所述初始關鍵點集L(如圖9 (d)所示)。
[0043]步驟S23，在所述初始關鍵點集L的范圍內(nèi)，利用所述微透鏡陣列中心的初始坐標集g(x)的先驗知識估計得到最近鄰中心點集8?00 ;
[0044]步驟S24,計算所述最近鄰中心點集gn(X)的有效掩模m(x)；
[0045]該步驟可采用現(xiàn)有技術中的RANSAC (RANdom SAmple Consensus)來計算所述最近鄰中心點集的有效掩模m(x)，RANSAC算法可參考文獻“Fischler，M.A.and Bolles，R.C.Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applicationsto Image Analysis and Automated Cartography.Communications ofthe ACM,24(6):381-395，1981”，當然，也可以采用其他方法來計算，這里對于計算有效掩模的方法不作任何限制；
[0046]步驟S25，根據(jù)所述最近鄰中心點集gn(x)及其有效掩模m(x)，在所述最近鄰中心點集gn(x)中篩選出有效中心點集gm(x)，并利用有效中心點之間的鄰域關系計算各微透鏡中心點的水平和垂直步長值Sh和Sv，其中sh、sv的含義如圖8所示，圖8中，點C、D、E為上下、左右相鄰微透鏡中心點。
[0047]計算水平和垂直步長值Sh和Sv的公式為:
[0048]sh=average (| gm h(x+l) -gm.h(x) I)，
[0049]sv=average (| gm.v (x+1) _gm.v(x)),
[0050]其中，gm h(x)、gm v(x)為有效中心點集gjx)中某一點C的水平和垂直坐標分量，gm.h(x+l)、gm.v(x+l)分別為點C水平方向相鄰點D的水平坐標分量和垂直方向相鄰點E的垂直坐標分量；
[0051]步驟S26，利用轉(zhuǎn)換矩陣t=t(sv，sh, ov, oh)和所述微透鏡陣列中心的初始坐標集g (X)，根據(jù)公式gt=g.t計算得到預估計中心坐標集gt(X);
[0052]步驟S27，基于所述預估計中心坐標集gt(x)和最近鄰中心點集gn(x)計算得到各微透鏡中心點的水平和垂直偏移量Oh和ov，具體計算公式如下:
[0053]ov=average (gt v (x) -gn v (x)),
[0054]oh=average (gt h (x) -gn h (x)),
[0055]其中，gt.h(x)、gt.v(x)為預估計中心坐標集gt (X)的水平和垂直坐標分量，gn.h(x)、gn.v(x)為最近鄰中心點集gn(x)的水平和垂直坐標分量。
[0056]步驟S28，基于所述步驟S25和步驟S27計算得到的步長值和偏移量，構(gòu)建新的轉(zhuǎn)換矩陣t=t(svsh, Ov, Oh),基于所述微透鏡陣列中心的初始坐標集g(x),并根據(jù)公式gfg.t計算得到最終中心坐標集gjx)。
[0057]步驟S3，利用所述步驟S2獲得的標定信息對所述原始圖像進行重采樣處理，獲得子孔徑圖像陣列(Sub-aperture image)；
[0058]該步驟中的重采樣方法可與圖2所示的步驟S5采用的重采樣方法一致，當然，也可以采用其他方法來進行重采樣，這里對于重采樣的方法不作任何限制。
[0059]步驟S4，對所述子孔徑圖像陣列中的邊緣子孔徑圖像進行去漸暈處理，獲得去漸暈后光照均勻的子孔徑圖像陣列，用于后續(xù)的四維光場解碼；
[0060]圖5(a)為具有漸暈效果的子孔徑圖像陣列示意圖，從圖中可以看出，其邊緣圖像受漸暈效應影響亮度低且分布不均，圖5(b)為圖5(a)的中心子孔徑圖像，光線分布均勻，圖5(c)為圖5(a)的邊緣子孔徑圖像，光線分布不均且亮度低，圖6為去漸暈后的子孔徑圖像陣列示意圖，從圖中可以看出，該圖像陣列中的整體光線分布均勻；[0061]漸暈是由通過主鏡頭光圈的光線被微透鏡光圈部分阻擋造成的，在圖像上的體現(xiàn)就是，從原始圖像重采樣獲取的不同方向尺度的子孔徑圖像中，從中間到邊緣亮度逐漸減弱。子孔徑圖像包含兩個分量，即光照分量和細節(jié)分量，其中光照分量反映該圖像的光照信息，漸暈效應可在光照分量中體現(xiàn)，而細節(jié)分量是由圖像場景細節(jié)決定，與光照無關，因此可以通過對子孔徑圖像這兩個分量的處理來達到去漸暈的目的。如圖10所示，所述步驟S4進一步包括以下步驟:
[0062]步驟S41，將所述子孔徑圖像陣列中的某一邊緣子孔徑圖像A和所述子孔徑圖像陣列的中間子孔徑圖像B分別分離出光照分量Al和BI ；
[0063]該步驟中，可利用WLS濾波器(weighted least squares filter)來分離光照分量，其中，WLS 濾波器可參考文獻“Z.Farbman, R.Fattal, D.Lischinski, and R.Szelisk1.Edgepreserving decompositions for mult1-scale tone and detail manipulation.1nACM Transactions on Graphics (TOG)，volume27，page67.ACM, 2008，，；
[0064]步驟S42，利用原始圖像與所述步驟S41得到的光照分量Al和BI計算邊緣子孔徑圖像A和中間子孔徑圖像B的細節(jié)分量A2和B2，計算公式如下:
[0065]A2=A-A1,
[0066]B2=B-B1 ；
[0067]步驟S43，利用所述光照分量Al和BI，獲取邊緣子孔徑圖像A經(jīng)光照校準后的光照分量Al'；
[0068]該步驟中，可采用引導圖像濾波器(guided image filter)來獲取邊緣子孔徑圖像A經(jīng)光照校準后的光照分量Al'，其中，引導圖像濾波器可參考文獻“ K.He，J.Sun, andX.Tang.Guided image filtering.1n Computer Vision-ECCV2010, pagesl-14.Springer,2010”。引導圖像濾波器中，邊緣子孔徑圖像A的光照分量Al作為引導圖像濾波器的輸入，中間子孔徑圖像B的光照分量BI作為引導圖像。
[0069]步驟S44，由所述步驟S43得到的邊緣子孔徑圖像A經(jīng)光照校準后的光照分量Al'和所述步驟S42得到的邊緣子孔徑圖像A的細節(jié)分量A2合成得到最終的對于邊緣子孔徑圖像A去漸暈的邊緣子孔徑圖像圖像A'，進而得到去漸暈后的子孔徑圖像陣列。
[0070]該步驟中，去漸暈的邊緣子孔徑圖像A'的合成方法為:
[0071]A' =Al' +A2。
[0072]步驟S5，利用去漸暈后的子孔徑圖像陣列完成四維光場解碼，得到四維光場的參數(shù)化表示，實現(xiàn)四維光場解碼的預處理。
[0073]該步驟中，四維光場解碼方法屬于現(xiàn)有技術，在此不作贅述。
[0074]以上所述的具體實施例，對本發(fā)明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權利要求】
1.一種基于原始圖像的四維光場解碼預處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟: 步驟Si，利用光場成像裝置采集得到場景原始圖像； 步驟S2，對于所述原始圖像進行標定，得到所述原始圖像的中心坐標集gc(X)； 步驟S3，利用所述步驟S2獲得的標定信息對所述原始圖像進行重采樣處理，獲得子孔徑圖像陣列； 步驟S4，對所述子孔徑圖像陣列中的邊緣子孔徑圖像進行去漸暈處理，獲得去漸暈后的子孔徑圖像陣列； 步驟S5，利用去漸暈后的子孔徑圖像陣列完成四維光場解碼，得到四維光場的參數(shù)化表不。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S2進一步包括以下步驟: 步驟S21，根據(jù)所述光場成像裝置的傳感器大小和微透鏡陣列數(shù)目建立所述原始圖像的微透鏡陣列中心的初始坐標集800 400 = (^00&00，1)'其中^為微透鏡的索引值，為I到N的整數(shù)，N為微透鏡的個數(shù)，gv(x)、gh(x)分別為微透鏡陣列中心的垂直和水平坐標值，并設定微透鏡陣列中心坐標偏移量的水平分量初始值oh=0，垂直分量初始值Ov=O ；步驟S22，增強所述原始圖像中的微透鏡圖像間隙的暗區(qū)域，以建立初始關鍵點集L ；步驟S23，在所述初始關鍵點集L的范圍內(nèi)，利用所述微透鏡陣列中心的初始坐標集g(x)的先驗知識估計得到最近鄰中心點集8?00 ; 步驟S24,計算所述最近鄰中心點集gn(X)的有效掩模m(x)； 步驟S25，根據(jù)所述最近鄰中心點集gn(x)及其有效掩模m(x)，在所述最近鄰中心點集gn(x)中篩選出有效中心點集gm(x)，并利用有效中心點之間的鄰域關系計算各微透鏡中心點的水平和垂直步長值sh和Sv ； 步驟S26,利用轉(zhuǎn)換矩陣t=t(sv, sh, ov, oh)和所述微透鏡陣列中心的初始坐標集g(x),根據(jù)公式gt=g.t計算得到預估計中心坐標集gt(x)； 步驟S27，基于所述預估計中心坐標集gt(x)和最近鄰中心點集gn(x)計算得到各微透鏡中心點的水平和垂直偏移量oh和Ov ； 步驟S28，基于所述步驟S25和步驟S27計算得到的步長值和偏移量，構(gòu)建新的轉(zhuǎn)換矩陣t=t(sv, sh, ov, oh),基于所述微透鏡陣列中心的初始坐標集g(x),并根據(jù)公式gfg.t計算得到最終中心坐標集gjx)。
3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S22進一步包括以下步驟: 步驟S221，將所述原始圖像經(jīng)過反相處理和高斯濾波后得到待標定圖像； 步驟S222，對于所述待標定圖像中亮度值接近最大的區(qū)域，采用求取局部極值的方法定位得到所述初始關鍵點集L。
4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S25中，利用下式來計算所述水平和垂直步長值Sh和Sv:
sh=average (| gm.h (x+1) _gm.h(x)),
sv=average (| gm.v (x+1) _gm.v(x)),其中，gm.h(x)、gm.v(x)為有效中心點集g?>(X)中某一點C的水平和垂直坐標分量，gm.h(x+l)、gm.v(x+l)分別為點C水平方向相鄰點D的水平坐標分量和垂直方向相鄰點E的垂直坐標分量。
5.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S27中，利用下式來計算各微透鏡中心點的水平和垂直偏移量Oh和Ov:
ov=average (gt.v (x) -gn.v (x)),
oh=average (gt h (x) _gn.h (x)), 其中，gt.h(x)、gt.v(x)為預估計中心坐標集gt (X)的水平和垂直坐標分量，gn.h(x)、gn.v(x)為最近鄰中心點集gn(x)的水平和垂直坐標分量。
6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4進一步包括以下步驟: 步驟S41，將所述子孔徑圖像陣列中的某一邊緣子孔徑圖像A和所述子孔徑圖像陣列的中間子孔徑圖像B分別分離出光照分量Al和BI ； 步驟S42，利用原始圖像與所述步驟S41得到的光照分量Al和BI計算邊緣子孔徑圖像A和中間子孔徑圖像B的細節(jié)分量A2和B2 ； 步驟S43，利用所述光照分量Al和BI，獲取邊緣子孔徑圖像A經(jīng)光照校準后的光照分量 Al'； 步驟S44，由所述步驟S43得到的邊緣子孔徑圖像A經(jīng)光照校準后的光照分量Al'和所述步驟S42得到的邊緣子孔徑圖像A的細節(jié)分量A2合成得到對于邊緣子孔徑圖像A去漸暈的邊緣子孔徑圖像圖像A'，進而得到去漸暈后的子孔徑圖像陣列。
7.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述步驟S42中，利用下式來計算細節(jié)分量A2和B2:
A2=A-A1,
B2=B-B1。
8.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述步驟S43中，采用引導圖像濾波器來獲取邊緣子孔徑圖像A經(jīng)光照校準后的光照分量Al'，其中，邊緣子孔徑圖像A的光照分量Al作為引導圖像濾波器的輸入，中間子孔徑圖像B的光照分量BI作為引導圖像。
9.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述步驟S44中，采用下式來合成去漸暈的邊緣子孔徑圖像A': K' =Al1 +A2。
【文檔編號】H04N5/232GK103841327SQ201410067394
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年2月26日 優(yōu)先權日:2014年2月26日
【發(fā)明者】譚鐵牛, 孫哲南, 侯廣琦, 張馳, 秦婭楠 申請人:中國科學院自動化研究所