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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京工程學(xué)院申請(qǐng)的專利一種基于光場(chǎng)序列特征分析的光場(chǎng)深度估計(jì)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115272435B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210721840.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/50；該發(fā)明授權(quán)一種基于光場(chǎng)序列特征分析的光場(chǎng)深度估計(jì)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(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于光場(chǎng)序列特征分析的光場(chǎng)深度估計(jì)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于光場(chǎng)序列特征分析的光場(chǎng)深度估計(jì)方法，從雙平面表示的4D光場(chǎng)數(shù)據(jù)中提取中心子孔徑圖像，并計(jì)算生成EPI合成圖像；設(shè)計(jì)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(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)包括基于光場(chǎng)序列分析的局部深度估計(jì)模塊和基于條件隨機(jī)場(chǎng)模型的全局深度優(yōu)化模塊；分局部深度估計(jì)和全局優(yōu)化兩個(gè)階段訓(xùn)練并評(píng)估LFRNN網(wǎng)絡(luò)；測(cè)試與實(shí)用LFRNN網(wǎng)絡(luò)，評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)性能。本發(fā)明另辟蹊徑地從序列數(shù)據(jù)的視角分析光場(chǎng)，設(shè)計(jì)了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度特征提取子網(wǎng)絡(luò)，顯著提高了局部深度估計(jì)能力；對(duì)全局深度信息建模，設(shè)計(jì)的端到端優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，顯著提升了深度估計(jì)準(zhǔn)確度和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于光場(chǎng)序列特征分析的光場(chǎng)深度估計(jì)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于光場(chǎng)序列特征分析的光場(chǎng)深度估計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：1從4D光場(chǎng)數(shù)據(jù)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(biāo)；2由4D光場(chǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算生成EPI合成圖像ISEPI；3構(gòu)建光場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LFRNN包括基于光場(chǎng)序列分析的局部深度估計(jì)模塊和基于條件隨機(jī)場(chǎng)模型的深度優(yōu)化模塊；4訓(xùn)練步驟3構(gòu)建的光場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LFRNN，得到網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)參數(shù)集P：將訓(xùn)練分為兩個(gè)階段進(jìn)行，兩個(gè)階段均采用平均絕對(duì)誤差作為損失函數(shù)；第一個(gè)階段僅訓(xùn)練基于光場(chǎng)序列分析的局部深度估計(jì)模塊，得到該模塊的最優(yōu)參數(shù)集P1；第二階段凍結(jié)基于光場(chǎng)序列分析的局部深度估計(jì)模塊的最優(yōu)參數(shù)集P1，并訓(xùn)練整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，更新基于條件隨機(jī)場(chǎng)模型的深度優(yōu)化模塊的參數(shù)，得到LFRNN網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)參數(shù)集P；所述步驟2實(shí)現(xiàn)過程如下：21根據(jù)輸入4D光場(chǎng)的維度，初始化ISEPI為全0矩陣：4D光場(chǎng)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(duì)于4D光場(chǎng)第三維k的每一行，行序號(hào)為k*，計(jì)算其對(duì)應(yīng)的EPI圖像并使用更新ISEPI的部分區(qū)域：由4D光場(chǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算生成第三維第k*行對(duì)應(yīng)的EPI圖像的過程看作一個(gè)映射：即固定4D光場(chǎng)中的第一和第三兩個(gè)維度，變化另外兩個(gè)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(qū)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(qū)域；23對(duì)4D光場(chǎng)第三維的每一行進(jìn)行步驟22的操作，計(jì)算生成EPI合成圖像ISEPI。

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