[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的光场图像深度估计方法在审
| 申请号： | 202011007828.1 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112116646A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 韩磊;尤尼·马库拉;黄晓华;施展;吴晓彬;夏明亮 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06T7/557 | 分类号： | G06T7/557;G06T3/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的光场图像深度估计方法，由场景的4D光场数据提取中心子孔径图像；由4D光场数据计算生成水平EPI合成图像和垂直EPI合成图像；设计以中心子孔径图像、水平EPI合成图像和垂直EPI合成图像为输入，视差图为输出的深度卷积神经网络；以平均绝对误差为损失函数，训练所涉及的深度卷积神经网络；利用训练成功的深度卷积神经网络，接收由给定场景4D光场数据生成的中心子孔径图像、水平EPI合成图像、垂直EPI合成图像，计算得到场景的视差图。本发明所设计的深度卷积神经网络采用了多流输入、跳层连接体系结构，有利于多源输入信息、浅层深层特征信息融合，提高了深度估计的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 图像 估计 方法 | ||
【主权项】：
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