一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计的方法，包括步骤如下：(1)选取光场图像矩阵的水平、垂直和左右对角线四个分支进行初步特征提取；(2)将初始特征图输入到MASPP(融合全局最大池化操作的空间金字塔池化)中，细化边缘区域特征；(3)使用MECANET(一种融合全局最大池化操作的通道注意力模块)进一步细化边缘区域信息(4)将经过MECANET处理的特征图构建成本量；(5)对构建的成本量使用图注意力机制，减少遮挡的影响；(6)将四个分支的结果进行特征融合；(7)对最后的成本量进行视差回归，得到最终的视差图。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光场图像深度估计领域，具体涉及一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计方法。

技术介绍

1、光场图像，作为一种先进的图像捕捉技术，通过记录光线的方向信息以及位置信息，为图像和视频提供了更加丰富的维度。光场图像可以捕捉场景的深度信息，这使得从单一的光场图像中重建三维场景成为可能。这对于3d建模、虚拟现实(vr)和增强现实(ar)等应用来说极具价值。光场技术允许从稍微不同的角度查看场景，提供了一种类似于立体视觉的效果，这增加了图像的沉浸感和真实感，尤其是在展示产品或进行远程教育时非常有用。通过后期处理技术，光场图像可以用来提高图像的分辨率，因为从多个角度捕获的光线信息可以被用来重建更高分辨率的图像细节。深度估计的准确性直接影响到光场图像相关应用的质量和真实感，因而它的重要性和必要性不言而喻。光场图像数据的高维性一方面带来了更精确的数据，另一方面也带来了挑战：高数据量处理问题；精度和分辨率平衡问题、遮挡和反射问题、深度不连续问题、算法复杂度问题、还有硬件设备限制问题。目前主流的方法可以分为三类：基于子孔径图像的方法、基于epi(epipola本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计方法，其特征在于，所属步骤(2)包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计方法，其特征在于，所属步骤(3)包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计方法，其特征在于，所属步骤(5)包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于特征融合和注意力机制的光场图像深度估计方法，其特征在于，所属步骤(2)包括：

3.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐媛媛，刘刻，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：