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龙图腾网获悉武汉中观自动化科技有限公司申请的专利光场三维重建方法、装置、电子设备及计算机存储介质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：CN115100352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210705810.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权光场三维重建方法、装置、电子设备及计算机存储介质是由高俊辉设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本光场三维重建方法、装置、电子设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种光场三维重建方法、装置、电子设备及计算机存储介质，其方法包括：基于光场相机采集目标物体的光场数据，其中，所述光场数据包括目标物体的光场图像及所述光场图像的相位信息；将所述光场图像输入到预先训练完备的光流网络模型中，输出超分辨光场图像；基于所述光场图像的相位信息计算所述目标物体的视差信息，并根据所述视差信息与预先确定的场景中视差与深度的映射关系确定目标物体的深度信息；根据所述超分辨光场图像与所述深度信息对所述目标物体进行光场三维重建。本发明可以基于已训练的光流网络模型对目标物体进行高精度的光场重建，提高了光场三维重建的效率和精度。

本发明授权光场三维重建方法、装置、电子设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光场三维重建方法，其特征在于，包括： 基于光场相机采集目标物体的光场数据，其中，所述光场数据包括目标物体的光场图像及所述光场图像的相位信息； 将所述光场图像输入到预先训练完备的光流网络模型中，输出超分辨光场图像，所述光流网络模型包括光流网络与亚像素卷积网络；利用高分辨率的光场图像组成训练集对所述光流网络进行训练，并将重建图像的像素均方误差作为训练所述光流网络的目标函数； 将光流网络与亚像素卷积网络的复合损失函数确定为所述光流网络模型的损失函数； 基于所述光场图像的相位信息计算所述目标物体的视差信息，并根据所述视差信息与预先确定的场景中视差与深度的映射关系确定目标物体的深度信息； 根据所述超分辨光场图像与所述深度信息对所述目标物体进行光场三维重建； 所述光场图像包括光场子孔径图像； 所述将所述光场图像输入到预先训练完备的光流网络模型中，输出超分辨光场图像，包括： 利用第一卷积层与第一上采样层计算相邻光场子孔径图像的第一特征，得到初始光流； 将所述初始光流与目标位置的光场子孔径图像进行翘曲变换得到目标位置光场子孔径图像的初始变形图像； 利用第二卷积层与第二上采样层计算初始变形图像、初始光流、和所述相邻光场子孔径图像的第二特征，得到精细光流； 利用激活层中的子孔径偏移量将初始光流、精细光流和目标位置的子孔径图像进行翘曲变换偏移配准的光场子孔径图像，其中，所述子孔径偏移量由初始光流、精细光流和目标位置的子孔径图像确定； 利用所述亚像素卷积网络对所述偏移配准的光场子孔径图像进行特征计算，得到所述超分辨光场图像。

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