[发明专利]基于卷积神经网络的光场深度估计方法、系统及介质在审
| 申请号： | 201811393354.1 | 申请日： | 2018-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN109544621A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 马浩鑫 | 申请（专利权）人： | 马浩鑫 |
| 主分类号： | G06T7/557 | 分类号： | G06T7/557;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 200240 上海市闵行区东川*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的光场深度估计方法、系统及介质，包括：从光场相机的多视角图像出发(包括从微透镜阵列光场相机与相机阵列中得到的多视角图像)，对于N*N个视角的光场多视角图像，将其输入神经网络，经过神经网络计算之后，得到视差图。出于通用性考虑，本发明的技术方案包括以彩色图输入和以灰度图输入两种版本。本发明提供的计算视差的技术方案在达到或优于现有技术中算法精度的基础上，通过优选例进一步提升改进，以解决对反光、无纹理区域的视差准确估计的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 多视角图像 光场 卷积神经网络 光场相机 深度估计 视差 神经网络计算 输入神经网络 微透镜阵列 纹理区域 相机阵列 彩色图 灰度图 视差图 反光 算法 优选 视角 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的光场深度估计方法，其特征在于，包括：视差图获取步骤：采用卷积神经网络的端到端方式，输入为多视角图像，输出为视差图；其中，所述多视角图像为彩色图或者灰度图。
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