[发明专利]一种基于深度学习的光场图像深度估计方法在审
| 申请号： | 202010733319.0 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN112150526A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 郑臻荣;王旭成;陶骁;陶陈凝;吴仍茂;孙鹏 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06T5/00;G06T7/13;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 米志鹏 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的光场图像深度估计方法，包括如下步骤：根据光场相机的参数信息，解码重构光场源文件，提取子孔径图像阵列；将子孔径图像输入训练好的神经网络，计算得到估计的深度图；对估计的深度图进行滤波优化，得到最终估计的深度图。本发明在神经网络的基础上结合了极平面图像分析和图像分割的方法，同时利用了深度特征和图像的边缘信息，改善了对实际光场图像进行深度估计过程中存在的误匹配问题，能够对合成和实际光场图像进行快速准确的深度估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 估计 方法 | ||
【主权项】：
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