1.基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、对光场原始图像进行解码得到四维参数化矩阵L[s，t，u，v]；

步骤2、利用四维参数化矩阵L[s，t，u，v]提取得到多个子孔径图像，并将所有的子孔径图像处理得到多个光场水平EPI图像；

步骤3、将每个光场水平EPI图像划分为多等份图像，对每等份图像依次进行傅里叶变换、频谱中心化操作得到每等份图像对应的频域图像；

步骤4、对每个光场水平EPI图像对应的所有等份频域图像依次进行检测分析确定频域图像上是否存在折射特征，进而确定光场原始图像上的折射区域。

2.如权利要求1所述的基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，其特征在于，所述步骤1具体操作如下：步骤1.1、将光场原始图像以及光场原始图像对应的txt文件、白图像分别输入至MATLAB软件中进行读取，并利用im2double函数将txt文件进行double操作转化为双精度型浮点数据，所述双精度型浮点数据包含微透镜阵列的旋转角数据rot_angle、水平间隔和垂直间隔数据[lens.x，lens.y]以及每个微透镜的高度数据height、宽度数据width、中心点坐标数据[center.x，center.y]；

步骤1.2、利用imrotate函数将光场原始图像、白图像分别以微透镜阵列的旋转角rot_angle进行旋转从而对光场原始图像、白图像中的每个微透镜中心进行定位；

步骤1.3、利用微透镜阵列的水平间隔和垂直间隔数据[lens.x，lens.y]计算得到光场原始图像的方向信息数据[u，v]，具体操作如式(1)所示：其中，ceil为取整函数；

步骤1.4、利用微透镜阵列中每个微透镜的高度数据height对光场原始图像中每个微透镜的垂直方向数据s进行赋值，利用微透镜阵列中每个微透镜的宽度数据width对光场原始图像中每个微透镜的水平方向数据t进行赋值，得到光场原始图像的位置信息数据[s，t]；

步骤1.5、以光场原始图像的方向信息数据的u为高度，v为宽度建立光场原始图像的UV平面，以光场原始图像的位置信息数据的s为高度，t为宽度建立光场原始图像的ST平面，以光线与UV平面和ST平面的交点参数化表示光场，在光场中计算UV平面的中心点坐标，并利用for循环遍历微透镜阵列中的每个微透镜，计算得到每个微透镜中心对应在光场原始图像上的宏像素坐标，再嵌套for循环计算在光场原始图像上每个宏像素在水平和垂直方向相对于UV平面中心点坐标的偏移量，再利用宏像素坐标和对应的偏移量求和从而得到光场原始图像上每个像素的坐标，并将每个像素的坐标通过r、g、b三个通道输出，得到四维参数化矩阵L[s，t，u，v]。

3.如权利要求2所述的基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，其特征在于，所述步骤1.5具体操作如下：步骤1.5.1、计算得到UV平面的中心点坐标，具体操作如式(2)所示：

其中，floor为取整函数；

步骤1.5.2、计算得到每个微透镜中心对应在光场原始图像上的宏像素坐标，具体操作如式(3)所示：其中，round为取整函数；

步骤1.5.3、计算在光场原始图像上每个宏像素在水平和垂直方向相对于UV平面中心点坐标的偏移量，具体操作如式(4)所示：步骤1.5.4、计算得到光场原始图像上每个像素的坐标，具体操作如式(5)所示：

4.如权利要求1所述的基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，其特征在于，所述步骤2具体操作如下：步骤2.1、利用for循环遍历四维参数化矩阵L[s，t，u，v]中的[u，v]数据，并用squeeze函数提取每一对(u，v)角度的图像，得到有序排列的多个子孔径图像；

步骤2.2、利用squeeze函数提取每个子孔径图像的水平方向像素坐标，再将提取得到的像素坐标按照多个子孔径图像的排列顺序进行堆叠，得到多个光场水平EPI图像。

5.如权利要求1所述的基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，其特征在于，所述步骤3具体操作为：利用imcrop函数将每个光场水平EPI图像划分为多等份图像，利用rgb2gray函数对每等份图像进行灰度化处理得到对应的灰度图像和灰度矩阵，利用im2double函数依次将每等份图像对应的灰度图像进行double处理，再先利用fft2函数将double处理后的灰度图像先进行傅里叶变换，后利用fftshift函数进行频谱中心化操作，最后使用abs函数对频谱中心化操作后的图像进行取模操作从而得到每等份图像对应的频域图像。

6.如权利要求5所述的基于光场EPI傅里叶变换的折射特征检测方法，其特征在于，所述步骤4具体操作如下：步骤4.1、针对一个光场水平EPI图像而言，将其对应的其中一等份频域图像记为img，将该等份频域图像的水平分辨率记为水平宽度x，垂直分辨率记为垂直高度y，通过imcrop(img，[0，0，x，y/2])操作截取该等份频域图像上半部分，记为图像A；

步骤4.2、对图像A依次进行imcrop(A，[0，0，x/2，y/2])操作、imcrop(A，[x/2，0，x/2，y/

2])操作以将图像A分为左右两等份，再使用sum函数分别统计两等份图像各自的灰度值总和，选择灰度值总和最大的图像记为图像B；

步骤4.3、将图像B的水平分辨率记为水平宽度M，垂直分辨率记为垂直高度N，取图像B的灰度矩阵中位于M/3、M/2、2M/3处的三列像素，利用diff函数分别计算这三列像素中每一列上相邻两个像素灰度值的差值，再通过abs函数将计算得到的差值绝对值化；

步骤4.4、观察计算得到的每一列上相邻两个像素灰度值的差值绝对值，若三列像素上的所有差值绝对值均不大于1，则判断该图像B所在的等份频域图像对应的光场水平EPI图像存在非线性特征线条，该光场水平EPI图像在光场原始图像中对应的区域存在折射特征，否则判断该光场水平EPI图像在光场原始图像中对应的区域不存在折射特征；

步骤4.5、若经步骤4.4确定光场原始图像中对应的区域存在折射特征，则对该等份频域图像重复进行步骤4.1至步骤4.4，若像素上的所有差值绝对值仍然均不大于1，则确定光场原始图像上存在折射特征的区域为稳定区域；

步骤4.6、若步骤4.4确定光场原始图像中对应的区域不存在折射特征，则对这个光场水平EPI图像的其它等份频域图像依次重复步骤4.1至步骤4.5，直至找到这个光场水平EPI图像在光场原始图像中存在折射特征的所有稳定区域，并将稳定区域显示在光场原始图像上；

步骤4.7、类似地，重复步骤4.1至步骤4.6，得到其他光场水平EPI图像在光场原始图像中存在折射特征的所有稳定区域，并将稳定区域显示在光场原始图像上，至此得到光场原始图像上的全部折射特征。