摘要
本发明公开了一种基于大核卷积注意力的光场图像角度超分辨率方法,涉及图像处理技术领域,包括:将输入的子孔径图像转化为宏像素图像,并使用卷积神经网络提取光场图像浅层特征;基于光场图像浅层特征,通过级联的多个多尺度混合注意力模块提取光场图像深层特征;对光场图像深层特征依次进行角度下采样、通道扩展、PixelShuffle上采样及空间卷积处理,生成超分辨率宏像素图像,并将超分辨率宏像素图像转化为子孔径图像。本发明解决了现有方法计算过程复杂,计算效率偏低的问题。
技术关键词
超分辨率方法
注意力
卷积模块
多尺度
卷积神经网络提取
级联
像素
场图像
输出特征
图像处理技术
通道
坐标
元素
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辅助判断系统
特征提取模块
多实例
深度学习模型
文件夹
判定方法
指纹特征
多模态
语义特征
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牙种植体
智能生成方法
解剖特征
种植体结构
生成对抗网络模型
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染色
图像块特征
样本
组织