基于深度学习的光场显微图像超分辨方法、装置、设备及介质

本发明公开一种基于深度学习的光场显微图像超分辨方法、装置、设备及介质，包括：采集样本的待超分辨的光场图像；将所述待超分辨的光场图像输入到卷积神经网络框架，获取超分辨光场图像数据，其中，所述卷积神经网络框架包括视差估计网络和视图融合网络，所述视差估计网络用于估计目标视图和其他视图间的视差，并将其他视图扭曲到目标视图上以实现空间特征的对齐，所述视图融合网络用于对扭曲后的图像进行视图融合，并输出超分辨目标视图。因此，本发明可以在无需其他硬件改动的情况下提高光场图像分辨率，并降低长时间观察光毒性。