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申请/专利权人:湖南大学
摘要:本申请提供一种光场相机语义分割方法、系统及电子设备,属于光场图像处理技术领域。本申请直接对光场相机采集的未对焦原始图像进行特征预编码,生成中心图像及所述中心图像所对应子孔径图像的浅层空间信息嵌入;对来自不同子孔径的特征嵌入进行筛选,生成细粒级的角度信息嵌入和空间信息嵌入;对空间信息嵌入和角度信息嵌入进行深度编码与选择性矫正与补充;最后对富含纹理与角度的信息进行压缩融合,并送入特征编码器生成语义预测结果。本申请可以解决现有光场相机语义分割中存在的网络冗余多、计算复杂度大的问题,实现了高效率、高准确率的光场相机语义分割。
主权项:1.一种光场图像语义分割方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,对光场相机采集的未对焦原始图像进行特征预编码,生成中心图像及所述中心图像所对应子孔径图像的浅层空间信息嵌入;步骤S2,采用映射网络计算单张子孔径图像的特征权重,再以Pytorch广播机制将该子孔径图像的浅层空间信息嵌入与特征权重进行逐像素相乘,得到逐像素加权过的浅层角度信息嵌入,然后将该子孔径图像的浅层角度信息嵌入与中心图像的浅层空间信息嵌入进行逐元素高维度信息叠加,生成富含角度信息的角度信息嵌入;保持中心图像的浅层空间信息嵌入不变,作为富含纹理信息的空间信息嵌入;步骤S3,引入双路多尺度特征提取网络,对空间信息嵌入与角度信息嵌入分别提取指代全局特征的多尺度高维度信息嵌入,并在所述空间信息嵌入与角度信息嵌入内部建立特征全局关联,得到高维度空间信息嵌入和高维度角度信息嵌入;步骤S4,采用动态加权和重排列的方式对所述高维度角度信息嵌入和高维度空间信息嵌入中的异构信息进行交互补充及矫正,对矫正后的异构信息进行融合,并送入特征编码器生成语义预测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 湖南大学 一种光场相机语义分割方法、系统及电子设备
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