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摘要：本发明公开了基于空间‑角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，该方法使用训练后的空间超分辨重建模型将原始光场图像数据集生成高分辨率光场图像；该空间超分辨重建模型通过浅层特征提取网络将输入的光场图像映射为浅层特征，通过空间特征提取器和角度特征提取器提取多尺度空间‑角度特征图，通过极线平面图像特征提取器提取极线平面图像特征图，再依据二者的融合结果进行上采样，并通过将上采样的输出与输入的光场图像通过双三次插值法得到的特征图进行相加运算，以融合生成光场图像的空间超分辨率重建图像。本发明根据空间‑角度的非对称性和非局部相关性，充分获得深层次的光场内在特征从而得到光场图像的空间超分辨率重建图像。
主权项：1.基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，包括：S1：获取待重建的目标光场图像；S2：将目标光场图像输入训练后的空间超分辨重建模型，输出目标光场图像的空间超分辨率重建图像；所述空间超分辨重建模型的训练步骤如下：S201：将高分辨率的光场图像转换为低分辨率的光场图像作为训练样本，输入至空间超分辨重建模型；所述空间超分辨重建模型包括浅层特征提取网络、多维特征提取网络和上采样重建网络；S202：所述浅层特征提取网络将模型输入的光场图像映射为浅层特征，作为多维特征提取网络的输入特征图；S203：所述多维特征提取网络中包含有空间特征提取器、角度特征提取器和极线平面图像特征提取器，分别从输入特征图的子空间图像、宏像素图像和极线平面图像中提取空间特征、角度特征和极线平面图像特征，并融合生成光场图像的4D光场特征，作为上采样重建网络的输入；S204：所述上采样重建网络对光场图像的4D光场特征进行上采样重建处理，生成光场图像的空间超分辨率重建图像；S205：根据作为训练样本的光场图像的空间超分辨率重建图像与其对应的高分辨率的光场图像计算训练损失，并基于训练损失优化空间超分辨重建模型的参数；S206：重复步骤S201至步骤S205，直至空间超分辨重建模型收敛或达到预设迭代次数；S3：将空间超分辨重建模型输出的空间超分辨率重建图像作为目标光场图像的超分辨率重建结果。
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百度查询： 重庆理工大学 基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法
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