论文部分内容阅读
光场相机能够通过一次拍摄获取包含空间和角度的四维信息。然而,光场图像空间分辨率较低,角度分辨率也无法满足应用需求。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的光场图像超分辨率重建方法,同时提高光场图像的空间分辨率和角度分辨率。首先通过空间分辨率重建网络恢复子孔径图像的高频细节,然后根据子孔径图像位置,设计三种不同的角度分辨率重建网络在子孔径图像间插入新的视角。实验结果表明,该文方法与其他先进方法相比,在定性和定量评价方面均取得较好的重建效果。