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龙图腾网获悉安庆师范大学申请的专利一种面向复杂戏曲场景光场图像增强与角度重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120374457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510451739.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种面向复杂戏曲场景光场图像增强与角度重建方法是由刘德阳;王吉敏;王广军;郑馨;陈义仁设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂戏曲场景光场图像增强与角度重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向复杂戏曲场景光场图像增强与角度重建方法，属于光场图像处理领域，该方法包括以下步骤：对复杂戏曲场景下光场图像进行退化学习得到退化特征，通过退化卷积核生成模块将所述退化特征转化成卷积核；提取所述复杂戏曲场景下光场图像的特征得到初始特征；基于所述卷积核对所述初始特征进行恢复得到恢复特征；将所述恢复特征输入多尺度空间‑角度聚合模块得到多尺度特征图；对所述多尺度特征图依次进行上采样和通道置换处理得到最终的稠密采样的光场图像。本发明能够更好地保留细节、减少噪声和伪影，为复杂戏曲场景下的成像技术的发展提供了新的视角和可能性。

本发明授权一种面向复杂戏曲场景光场图像增强与角度重建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂戏曲场景光场图像增强与角度重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 对复杂戏曲场景下光场图像进行退化学习得到退化特征，通过退化卷积核生成模块将所述退化特征转化成卷积核； 所述退化特征包括第一退化特征和第二退化特征； 对复杂戏曲场景下光场图像进行退化学习得到退化特征的过程包括：对所述复杂戏曲场景下光场图像进行4倍下采样得到降采样后的特征图像；对所述降采样后的特征图像进行初始特征提取得到局部特征；采用10个空间‑角度聚合残差块对所述局部特征进行退化特征学习得到第一退化特征；采用10个空间‑角度聚合残差块对所述第一退化特征进行深层退化特征提取得到第二退化特征； 所述卷积核包括第一卷积核和第二卷积核；其中，退化卷积核生成模块将所述第一退化特征生成第一卷积核；退化卷积核生成模块将所述第二退化特征生成第二卷积核； 空间‑角度聚合残差块对所述局部特征进行退化特征学习的表达式为： 式中，表示空间‑角度聚合残差块，表示空间‑角度残差块的输入，表示空间‑角度残差块的输出； 提取所述复杂戏曲场景下光场图像的特征得到初始特征； 基于所述卷积核对所述初始特征进行恢复得到恢复特征；得到恢复特征的过程包括： 基于第一卷积核对所述初始特征进行恢复得到第一恢复特征；采用5个空间‑角度聚合残差块对所述第一恢复特征进行空间信息和角度信息联合提取，并使用第二卷积核进行恢复得到第二恢复特征； 将所述恢复特征输入多尺度空间‑角度聚合模块得到多尺度特征图；得到多尺度特征图的过程包括：采用3D卷积对所述第二恢复特征进行下采样得到浅层特征；采用3D转置卷积对所述第二恢复特征进行上采样得到深层特征；采用跳跃连接将所述浅层特征和所述深层特征进行连接得到多尺度特征图； 对所述多尺度特征图依次进行上采样和通道置换处理得到最终的稠密采样的光场图像； 空间‑角度聚合残差块通过使用两个空间‑角度聚合卷积和一个Leaky ReLU激活函数对空间‑角度特征进行联合提取和聚合，并且通过残差连接的方式将深层特征与浅层特征进行交互； 空间‑角度聚合卷积的设计是由一个普通卷积层和一个3D差异卷积层构成。

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