基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法
技术特征：
1.基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，步骤s201中，对高分辨率的光场图像进行剪裁，并使用双三次插值法将剪裁后的光场图像进行下采样处理，获得低分辨率的光场图像，作为训练样本。
3.根据权利要求1所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，步骤s203中，所述多维特征提取网络包括依次级联的若干个多维特征提取模块，每个多维特征提取模块包括顶部分支、底部分支和连接层；
4.根据权利要求3所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，所述空间特征提取器包括依次连接的密集卷积网络、卷积激活单元和swintransformer模块；
5.根据权利要求4所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，所述空间特征提取器的处理过程通过如下公式表示：
6.根据权利要求3所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，所述角度特征提取器包括级联的na个角度卷积单元，所述角度卷积单元包括3×3角度卷积层和leaky relu激活函数层；角度特征提取器中，将空间特征提取器的输出特征整形转换为宏像素图像堆叠阵列，作为第一个角度卷积单元的输入，第na个角度卷积单元输出作为角度特征提取器的整体输出；所述角度特征提取器的处理过程通过如下公式表示：
7.根据权利要求3所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，所述底部分支中的水平极线平面图像特征提取器和垂直极线平面图像特征提取器均为极线平面图像特征提取器，所述极线平面图像特征提取器包括并联的3个膨胀卷积单元和卷积激活单元，其中，膨胀卷积单元的并联结果与卷积激活单元级联；
8.根据权利要求3所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，所述水平极线平面图像特征提取器和垂直极线平面图像特征提取器处理过程分别表示为：
9.根据权利要求1所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，步骤s204中，所述上采样重建网络对光场图像的4d光场特征进行上采样后，再与模型输入的光场图像通过双三次插值法得到的特征图进行相加运算，生成作为模型输出的光场图像的空间超分辨率重建图像；
10.根据权利要求1所述的基于空间-角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，其特征在于，步骤s205中，通过如下公式计算训练损失：
技术总结
本发明公开了基于空间‑角度解耦机制的光场图像空间超分辨率方法，该方法使用训练后的空间超分辨重建模型将原始光场图像数据集生成高分辨率光场图像；该空间超分辨重建模型通过浅层特征提取网络将输入的光场图像映射为浅层特征，通过空间特征提取器和角度特征提取器提取多尺度空间‑角度特征图，通过极线平面图像特征提取器提取极线平面图像特征图，再依据二者的融合结果进行上采样，并通过将上采样的输出与输入的光场图像通过双三次插值法得到的特征图进行相加运算，以融合生成光场图像的空间超分辨率重建图像。本发明根据空间‑角度的非对称性和非局部相关性，充分获得深层次的光场内在特征从而得到光场图像的空间超分辨率重建图像。
技术研发人员：彭宗举,张华波,杨雨磊,王倩,陈芬
受保护的技术使用者：重庆理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/12/2
技术研发人员：彭宗举,张华波,杨雨磊,王倩,陈芬
技术所有人：重庆理工大学
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