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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于自监督学习的光场图像实时超分辨率重建方法及装置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：CN119559046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411432489.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于自监督学习的光场图像实时超分辨率重建方法及装置是由颜玢玢;杨路;陈硕;王昕轲;易湘诚;黄子毅;周伽奕;邢树军;于迅博;高鑫;桑新柱设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督学习的光场图像实时超分辨率重建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自监督学习的光场图像实时超分辨率重建方法及装置，其中方法包括：获取高分辨率光场图像，对高分辨率光场图像进行下采样，得到低分辨率光场图像，将低分辨率光场图像转化为宏图像；将高分辨率光场图像的中心视点图像和宏图像输入至角超分辨率重建模型，得到高分辨率虚拟视点图像；角超分辨率重建模型包括超分辨率纹理提取器层、双向视差估计网络层、融合上采样层和反向映射层。此过程有效提升角超分辨率重建模型性能以及角超分辨率重建的速度，有助于实时三维重建的可能性拓展，同时通过角超分辨率重建模型生成的虚拟视点数量能够支持在光场设备上有良好的显示效果。

本发明授权基于自监督学习的光场图像实时超分辨率重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的光场图像实时超分辨率重建方法，其特征在于，包括： 获取高分辨率光场图像，对所述高分辨率光场图像进行下采样，得到低分辨率光场图像，并将所述低分辨率光场图像转化为宏图像； 将所述高分辨率光场图像的中心视点图像和所述宏图像输入至角超分辨率重建模型中，得到所述角超分辨率重建模型输出的高分辨率虚拟视点图像； 所述角超分辨率重建模型包括超分辨率纹理提取器层、双向视差估计网络层、融合上采样层和反向映射层； 所述双向视差估计网络层用于将所述宏图像输入至双向视差估计网络中，得到所述双向视差估计网络输出的双向低分辨率视差图； 所述超分辨率纹理提取器层用于将连续的所述高分辨率光场图像的中心视点图像输入至超分辨率纹理提取器，得到所述超分辨率纹理提取器输出的含有高分辨率图像纹理信息的特征图； 所述融合上采样层用于对所述特征图和所述双向低分辨率视差图进行融合上采样，得到双向高分辨率视差图； 所述反向映射层用于将所述高分辨率光场图像通过所述双向高分辨率视差图反向映射到相应视点位置，得到所述高分辨率虚拟视点图像。

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