摘要
本发明公开了实现集成成像超分辨率计算重构的方法,具体包括如下步骤:步骤1,用相机阵列采集单元图像阵列;步骤2,制作输入数据:步骤3,制作标签数据;步骤4,制作数据集,并划分为训练集和测试集;步骤5,构建一个生成器网络并设置该网络的每层参数;步骤6,构建一个判别器网络并设置该网络的每层参数;步骤7,构建Depth‑SRGAN生成对抗网络;步骤8,对构建的Depth‑SRGAN网络进行训练;步骤9,将测试集输入训练完成的网络中,得到计算重构高分辨率深度平面HR‑Depth。本发明提出的方法提高了集成成像计算重构图像的分辨率,更加准确的还原了原始三维场景信息。
技术关键词
生成器网络
超分辨率
重构
生成对抗网络
深度信息提取
阵列
成像
图像像素
三维计算机图形
制作标签
像素点
数据
三维场景信息
虚拟三维场景
感知损失函数
针孔
采集单元
输出模块
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故障检测模型
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重构方法
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构建深度学习网络
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重构方法
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特征点
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