【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉与光场图像分割领域，尤其涉及一种基于ss-ssm的光场多维度特征提取融合语义分割方法。
技术介绍
1、光场（light field, lf）成像技术通过记录光线的空间和角度信息，为场景理解提供了丰富的多维数据，在自动驾驶、机器人导航、计算摄影等领域具有广泛应用。其中，光场语义分割技术是实现精确目标识别、深度估计及复杂场景解析的关键。当下光场研究的主流模型是由1996年levoy等首次提出光场的4d 双平面模型。如图1所示，（x，y）和（u，v）分别表示光线在空间平面和角度平面上的交点。因此，如何解析4d光场中的信息，是光场语义分割任务的关键。
2、当前光场语义分割方法仍然面临以下技术难题：（1）高维数据处理低效：直接将4d 光场展开为 1d 序列会导致维度爆炸，例如 9×9×512×512 的光场展开后序列长度超过 200 万，难以实时处理。（2）特征交互不足：现有方法多采用单一扫描路径，无法充分融合光场中的空间、角度和结构信息。（3）计算开销过高：基于注意力机制的特征融合方法（如 crossvit）计算...
【技术保护点】
1.一种基于SS-SSM的多维度特征提取融合光场语义分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取四维光场图像的方式为以下其中之一：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述四维光场图像进行预处理操作，得到预处理后的四维光场数据信息；包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预处理后的四维光场数据信息包括子孔径图像，宏像素数据，水平极线图像，垂直极线图像，所述基于所述浅层初始化特征信息，得到预处理后的四维光场数据信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于ss-ssm的多维度特征提取融合光场语义分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取四维光场图像的方式为以下其中之一：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述四维光场图像进行预处理操作，得到预处理后的四维光场数据信息；包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预处理后的四维光场数据信息包括子孔径图像，宏像素数据，水平极线图像，垂直极线图像，所述基于所述浅层初始化特征信息，得到预处理后的四维光场数据信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征矩阵信息包括远程空间信息、远程角度信息、极线图像水平结构信息、极线图像垂直结构信息，所述对所述四维光场数据信息进行特征提取操作，得到特征矩阵信息，包...
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