【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机视觉，具体涉及一种光场图像增强方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、光场图像能够记录场景丰富的结构和纹理信息，广泛应用于多种计算机视觉任务。低照度条件会影响光场图像的质量，从而降低计算机视觉系统性能。
2、针对低照度光场图像，相关的增强方法例如，采用三级循环神经网络来对每个光场子视点图像进行增强；设计三种由视图堆叠组成的输入，利用多流交互模块来聚合来自不同恢复流的特征，融合后的特征进入多阶段恢复网络来重建光场。上述增强方法虽然能够实现一定的去噪和亮度恢复效果，但增强后的光场图像仍然存在色彩失真、图像信息缺失等问题，增强后的光场图像的质量较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种光场图像增强方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够解决低照度条件下，光场图像质量较低的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种光场图像增强方法应用于图像增强神经网络模型，所述图像增强神经网络模型包括第一模块、第二模块和重建模块，所述第一模块与所述...
【技术保护点】
1.一种光场图像增强方法，应用于图像增强神经网络模型，所述图像增强神经网络模型包括第一模块、第二模块和重建模块，所述第一模块与所述第二模块分别与所述重建模块连接，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模块包括残差块，所述残差块包括量子卷积层和2D卷积层，所述控制所述第一模块对待处理光场图像数据进行特征提取，得到第一特征，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模块包括N个所述残差块，其中N为大于1的整数；
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模块包括至少两个3D膨胀卷...
【技术特征摘要】
1.一种光场图像增强方法，应用于图像增强神经网络模型，所述图像增强神经网络模型包括第一模块、第二模块和重建模块，所述第一模块与所述第二模块分别与所述重建模块连接，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模块包括残差块，所述残差块包括量子卷积层和2d卷积层，所述控制所述第一模块对待处理光场图像数据进行特征提取，得到第一特征，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模块包括n个所述残差块，其中n为大于1的整数；
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模块包括至少两个3d膨胀卷积层，每个所述3d膨胀卷积层所对应的膨胀因子不同，所述控制所述第二模块对所述待处理光场图像数据进行特征提取，得到第二特征，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述控制所述第一模块对待处理光场图像数据进行特征提取，得到第一特征之前，所述方法还包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明悦，金蓄，黄智国，闻经纬，钱岭，
申请(专利权)人：中移苏州软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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