[发明专利]一种基于多模态信息的光场深度估计方法有效
| 申请号： | 202110075849.5 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112767466B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 朴永日;张淼;吉新新;张玉坤 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 陈丽;李洪福 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态信息的光场深度估计方法，包括：使用基于微透镜阵列的光场相机采集光场图像数据，得到四维光场图像阵列，提取其中最中心的一个视角图像作为中心视图，并导出一组焦点切片作为焦点堆栈，进行数据扩容；构建卷积神经网络，将焦点堆栈和对应中心视图作为网络模型的输入，得到焦点堆栈流的输入张量和中心视图流的输入张量；训练构建的卷积神经网络；利用训练好的神经网络在光场测试集上进行测试，并在手机采集的实际聚焦切片上进行验证。本发明提供的光场深度估计方法能够充分利用光场多模态信息，在光场数据集上实现更加准确的深度估计；获得的深度信息更加完整、边缘更加清晰；可实现于普通消费级手机端的实际应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 信息 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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