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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了实现集成成像超分辨率计算重构的方法，具体包括如下步骤：步骤1，用相机阵列采集单元图像阵列；步骤2，制作输入数据：步骤3，制作标签数据；步骤4，制作数据集，并划分为训练集和测试集；步骤5，构建一个生成器网络并设置该网络的每层参数；步骤6，构建一个判别器网络并设置该网络的每层参数；步骤7，构建Depth‑SRGAN生成对抗网络；步骤8，对构建的Depth‑SRGAN网络进行训练；步骤9，将测试集输入训练完成的网络中，得到计算重构高分辨率深度平面HR‑Depth。本发明提出的方法提高了集成成像计算重构图像的分辨率，更加准确的还原了原始三维场景信息。
主权项：1.实现集成成像超分辨率计算重构的方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，用相机阵列采集单元图像阵列；步骤2，用步骤1采集的单元图像阵列制作输入数据；步骤3，用步骤1采集的单元图像阵列制作标签数据；步骤4，重复步骤2和步骤3制作数据集，并将该数据集划分为训练集和测试集；步骤5，构建一个生成器网络并设置该网络的每层参数；步骤6，构建一个判别器网络并设置该网络的每层参数；步骤7，用步骤5构建的生成器网络和步骤6构建的判别器网络构建Depth-SRGAN生成对抗网络；步骤8，用步骤4中的训练集对步骤7构建的Depth-SRGAN网络进行训练；步骤9，将用步骤4中的测试集输入步骤8训练完成的网络中，得到高分辨率深度图像HR-Depth。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 实现集成成像超分辨率计算重构的方法
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