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融合空间和角度特征的光场图像超分辨率方法

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摘要 针对光场图像空间分辨率不足的问题,提出一种融合空间和角度特征的光场图像超分辨率方法,能够同时超分辨率所有子孔径图像。算法主要由特征提取模块、特征融合模块和重建模块组成。首先,通过特征提取模块提取低分辨率光场中每个视图的2D空间纹理特征;然后,采用特征融合模块将提取到的空间纹理特征和几何角度特征进行融合,并经过多层空间角度二维卷积后得到4D光场结构特征;最后,利用重建模块将融合后的光场特征信息进行上采样,重建出高分辨率的光场子孔径图像阵列。采用4组真实/合成光场图像数据集进行测试,结果表明,与现有五种方法相比,所提方法重建图像的平均峰值信噪比、结构相似性比次优算法分别提高了2.99 dB和0.11%,图像边缘轮廓清晰。在有效提升光场图像空间分辨率的同时,所用网络参数量少、计算效率高。
作者 蔡真真 陈芬 韦玮 张华波 CAI Zhenzhen;CHEN Fen;WEI Wei;ZHANG Huabo
机构地区 重庆理工大学
出处 《信息技术与信息化》 2023年第9期107-112,共6页 Information Technology and Informatization
基金 重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0411)。
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