公开(公告)号：CN117196946A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311134318.4

申请日：2023-09-05

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张海苗 ,  邱钧 ,  刘畅 ,  梁丹

IPC: G06T3/40 ,  G01N21/84 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习的光场空间域超分辨成像方法及装置，其包括：S1，采集原始低分辨率光场子孔径图像FLR；S2，利用基于自监督学习的光场超分辨模型，对FLR同步进行空间域的超分辨重构，获得光场数据FHR*；S2的基于自监督学习的光场超分辨模型的获取方法具体包括：S21，将随机编码向量z作为多尺度网络的输入，输出高分辨率的光场子孔径图像堆栈FHR；S22，将FLR在角度域中的数据维度为U×V的光场子孔径图像进行通道叠加，得到低分辨率光场子孔径图像堆栈 S23，对FHR在空间域进行t倍下采样，得到模拟低分辨率光场子孔径图像堆栈 S24，根据FHR和 描述基于自监督学习的光场超分辨模型。本发明能够满足基于深度学习的方法对光场超分辨不需要大量数据集的需要。