作者单位
摘要
北京信息科技大学理学院,北京 100101
针对光场成像的空间域图像分辨率限制,提出一种基于自监督学习的空间域图像超分辨成像方法。利用深度学习中的自编码器,对全部光场子孔径图像同步进行空间域的超分辨重构。设计一种基于多尺度特征结构和全变差正则化的混合损失函数,约束模型输出图像与原始低分辨率图像的相似度。数值实验结果表明,所提方法对噪声具有抑制作用,在光场成像的不同数据集上的超分辨结果平均值超过基于有监督学习的光场空间域超分辨方法。
光场 超分辨 自监督学习 深度学习 
激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0411007

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