【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体来说，涉及一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法及系统。
技术介绍
1、显著目标检测(sod)作为计算机视觉领域中一项基础且重要的任务，其本质上在于模拟人类的注意行为，从给定的环境中找出人眼感兴趣的目标或区域。对于sod任务，光场数据显示出了广阔的前景，与基于2d和3d显著性检测输入数据相比，光场数据可以有效地捕获场景的空间布局信息，记录更全面和更完整的自然场景，尤其是针对复杂的场景，光场内丰富的线索和信息有助于算法更好地识别目标对象，因此光场显著性目标检测是极具潜力的研究课题。
2、现有光场显著性目标检测方法通常基于像元一致性(photometric consistency)实现多视角图像的特征匹配与融合。例如，基于循环注意力的方法通过多视角焦平面间的像素亮度一致性对齐特征，利用3d卷积从焦点堆栈中提取时空特征，其网络设计依赖相邻焦平面间的内容连续性；通过构建多视角图像的像素级相似性矩阵实现特征关联，其相似性度量直接基于rgb值差异。这些方法所依赖的像元一致性的核心假设是场景满足朗伯反射特性，即物...
【技术保护点】
1.一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在于，所述分析多视角瑕疵特征间的像素差异，根据像素差异从多视角瑕疵特征中估计光场多视角图像的视差包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在于，所述将加权后的像素级差异图沿视差维度堆叠为代价体积，并将代价体积输入至级联金字塔网络中，通过级联金字塔网络逐层压缩代价体积得到光场多视角图像的视差估计结果包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在于，所述分析多视角瑕疵特征间的像素差异，根据像素差异从多视角瑕疵特征中估计光场多视角图像的视差包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在于，所述将加权后的像素级差异图沿视差维度堆叠为代价体积，并将代价体积输入至级联金字塔网络中，通过级联金字塔网络逐层压缩代价体积得到光场多视角图像的视差估计结果包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在于，所述根据光场多视角图像的视差对多视角瑕疵特征进行旋转变换得到旋转变换特征，并对旋转变换特征进行注意力权重增强，得到增强特征包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于视觉检测的瑕疵分级检测方法，其特征在于，所述基于光场多视角图像的视差估计结果对多视角瑕疵特征进行像素级移位，并利用双线性插值算法填充移位后的空缺像素，得到旋...
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