一种自适应的光场影像增强流水线系统及方法

本申请提供了一种自适应的光场影像增强流水线系统及方法，属于图像处理领域；解决了在光场图像处理过程中往往需要一种或多种图像处理算法造成效率低的问题；以光场图像需要的处理方法为依据进行图像分类建立训练集，并经过特征提取器提取训练集图像特征，以这些图像特征和分类标签作为输入对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型完成图像处理方法的分类任务。将图像输入到光场图像处理流水线中通过后续某些或全部技术方法进行处理。光场图像处理流水线依次按照图像降噪、对比度增强、色彩增强、超分辨率四个步骤进行处理。通过神经网络图像分类和整个流水线处理，可以实现光场图像的高效快速分类和处理，提高了精确度和适应能力。