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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于多视差尺度的快速光场深度估计方法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：CN115830406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202111078555.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于多视差尺度的快速光场深度估计方法是由岳涛;黄志聪;胡雪梅;徐伟祝设计研发完成，并于2021-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视差尺度的快速光场深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视差尺度的快速光场深度估计方法。具体步骤为：1构造数据库；2将光场图像输入神经网络，神经网络提取出特征向量，同时与边缘增强模块交互进行边缘特性增强，并根据得到的特征向量构建不同视差尺度的匹配代价，通过代价聚合模块进行匹配代价正则化，最终通过视差回归得到光场视差图；3构建神经网络的损失函数，该损失函数包括绝对值损失函数和加权二分类交叉熵损失函数；4根据光场相机参数，得到相邻光场图像对应的相机焦距与基线长度，进而根据光场视差图，转换成光场深度图；5将测试集的光场图像输入已训练的神经网络中，得到光场深度图。本发明的方法可以通过光场图像直接求出其精确的深度图。

本发明授权一种基于多视差尺度的快速光场深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视差尺度的快速光场深度估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1，构造数据库，包括训练集和测试集；所述数据库中包括虚拟合成与真实世界的光场图像，并同时具有小基线与大基线两种光场图像类型； 步骤2，将训练集中的光场图像输入神经网络，神经网络包括特征提取模块、匹配代价构建模块、代价聚合模块、视差回归模块与边缘增强模块，其中，特征提取模块、匹配代价构建模块、代价聚合模块以及视差回归模块构成主网络；所述神经网络通过特征提取模块提取出特征向量，同时与边缘增强模块交互进行边缘特性增强，并根据得到的特征向量构建不同视差尺度的匹配代价，通过代价聚合模块进行匹配代价正则化，最终通过视差回归模块得到光场视差图；所述边缘增强模块与主网络进行特征共享，并输送边缘特征给主网络利用，提升估计的光场视差图在边缘与遮挡区域的精度与效果；所述匹配代价构建模块构建不同视差尺度的匹配代价时，采用不同特征向量求相关的操作，减少原本匹配代价维度，使得代价聚合网络可以使用2D卷积处理； 步骤3，构建所述神经网络的损失函数，该损失函数包括绝对值损失函数和加权二分类交叉熵损失函数；对所述神经网络进行训练； 步骤4，根据光场相机参数，得到相邻光场图像对应的相机焦距与基线长度，进而根据步骤2得到的光场视差图，转换成光场深度图； 步骤5，在测试阶段，将测试集的光场图像输入已训练的神经网络中，通过特征提取、边缘增强、匹配代价构建、代价聚合与视差回归的步骤，得到光场视差图，并通过转换最终得到光场深度图。

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