技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于全卷积神经网络的光场深度信息估计方法，该方法设计了一种端到端的全卷积神经网络结构的模型，模型的输入为改良后的包含整个场景点信息的光场的EPI结构，还有EPI对应的边缘图作为输入来提高边缘部分的估计精度，模型通过对输入的特征提取输出估计的差异图。对于模型的训练，本发明提出了特定的数据增强方式来提高数据量。本发明提出的方法具有高精度、高效率、低计算代价的特点。
技术研发人员：李学华;王亚飞;罗灿
受保护的技术使用者：北京信息科技大学
技术研发日：2019.03.13
技术公布日：2019.06.28