一种基于多流卷积神经网络的光场深度估计方法及其实现系统

摘要

本发明涉及一种基于多流卷积神经网络的光场深度估计方法及其实现系统，包括以下步骤：A、训练多流卷积神经网络(1)提取四流子孔径图像作为训练集；(2)纹理度分类；(3)生成四流EPI图像；(4)多尺度检测；(5)进入融合网络寻找特征之间的相关性：B、对测试集的图像进行处理：将测试集中的图像输入步骤A训练好的多流卷积神经网络，输出深度图。本发明通过纹理度分类和多尺度观测的方法，将图像分为纹理度复杂和纹理度简单两种类型，放入不同尺度的卷积网络中训练，进一步提升深度估计的精度。