[发明专利]一种基于卷积神经网络的光场图像去噪方法有效
| 申请号： | 202011144012.3 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112308085B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 蒋刚毅;陈晔曜;郁梅 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G06V10/30 | 分类号： | G06V10/30;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波奥圣专利代理有限公司 33226 | 代理人： | 周珏 |
| 地址： | 315211 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的光场图像去噪方法，其首先将4D光场图像分别重组为子孔径图像和微透镜阵列图像；之后构建初始堆栈空间卷积块和初始角度卷积块以分别对子孔径图像和微透镜阵列图像提取空间特征和角度特征；然后引入空间角度联合编码器组来建模空间特征和角度特征间的信息补偿关系并提高特征的表达能力；基于提取的空间特征和角度特征，构建空间角度特征融合器组以充分利用特征来丰富重建去噪光场图像的细节信息；最后利用构建的解码器来将空间角度特征融合器组输出的融合特征重建为去噪光场图像；优点是有效去除光场图像中存在的噪声，并能够重建去噪光场图像的纹理信息以及保留去噪光场图像的结构一致性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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