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龍圖騰網恭喜南京工程學院申請的專利一種基于光場序列特征分析的光場深度估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115272435B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210721840.1，技術領域涉及：G06T7/50；該發明授權一種基于光場序列特征分析的光場深度估計方法是由韓磊;楊慶;焦良葆;路繩方;鄭勝男;施展;俞翔;黃曉華設計研發完成，并于2022-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于光場序列特征分析的光場深度估計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于光場序列特征分析的光場深度估計方法，從雙平面表示的4D光場數據中提取中心子孔徑圖像，并計算生成EPI合成圖像；設計以中心子孔徑圖像和EPI合成圖像為輸入，視差圖為輸出的LFRNN網絡，網絡包括基于光場序列分析的局部深度估計模塊和基于條件隨機場模型的全局深度優化模塊；分局部深度估計和全局優化兩個階段訓練并評估LFRNN網絡；測試與實用LFRNN網絡，評價網絡性能。本發明另辟蹊徑地從序列數據的視角分析光場，設計了基于循環神經網絡的深度特征提取子網絡，顯著提高了局部深度估計能力；對全局深度信息建模，設計的端到端優化網絡，顯著提升了深度估計準確度和魯棒性。

本發明授權一種基于光場序列特征分析的光場深度估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于光場序列特征分析的光場深度估計方法，其特征在于，包括以下步驟：1從4D光場數據中提取中心子孔徑圖像其中iC,jC表示中心子孔徑圖像的視角坐標；2由4D光場數據計算生成EPI合成圖像ISEPI；3構建光場神經網絡模型LFRNN，接收ISEPI、輸入，輸出與中心子孔徑圖像同分辨率的視差圖D；所述光場神經網絡模型LFRNN包括基于光場序列分析的局部深度估計模塊和基于條件隨機場模型的深度優化模塊；4訓練步驟3構建的光場神經網絡模型LFRNN，得到網絡最優參數集P：將訓練分為兩個階段進行，兩個階段均采用平均絕對誤差作為損失函數；第一個階段僅訓練基于光場序列分析的局部深度估計模塊，得到該模塊的最優參數集P1；第二階段凍結基于光場序列分析的局部深度估計模塊的最優參數集P1，并訓練整個網絡，更新基于條件隨機場模型的深度優化模塊的參數，得到LFRNN網絡的最優參數集P；所述步驟2實現過程如下：21根據輸入4D光場的維度，初始化ISEPI為全0矩陣：4D光場L:i,j,k,l→Li,j,k,l中，角度分辨率為NAi×NAj，即i∈[0,NAi，j∈[0,NAj；空間分辨率為NSk×NSl，即k∈[0,NSk，l∈[0,NSl；則ISEPI是NSk×NAj×NSl的二維矩陣，初始化為全0矩陣；22對于4D光場第三維k的每一行，行序號為k*，計算其對應的EPI圖像并使用更新ISEPI的部分區域：由4D光場數據計算生成第三維第k*行對應的EPI圖像的過程看作一個映射：即固定4D光場中的第一和第三兩個維度，變化另外兩個維度所得到的二維切片圖像，令i＝iC，k＝k*；使用所得的更新ISEPI的部分區域，即這里，ISEPIk*-1×NAj:k*×NAj,0:NSl表示ISEPI中第k*-1×NAj行至第k*×NAj-1行，第0列至第NSl-1列的一塊區域；23對4D光場第三維的每一行進行步驟22的操作，計算生成EPI合成圖像ISEPI。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京工程學院，其通訊地址為：211167 江蘇省南京市江寧科學園弘景大道1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。