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中文摘要
中文摘要
由于可以同步获取场景的空间信息和角度信息,光场相机在深度估计、目标识别、
3D视频获取等领域具有重要的应用价值。光场相机角度信息的获取以牺牲空间分辨率
为代价,为了使光场图像后期应用时不受限于空间分辨率,本文研究基于深度学习的光
场空间信息超分辨率重构技术。具体研究成果及创新点如下:
1.提出基于角度差异强化的光场图像超分辨率重构网络。在浅层特征提取部分,采
用了多分支残差(Multi-branch
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