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摘要
光场图像包含丰富的空间信息和角度信息，在三维重建、虚拟现实领域有广泛应用。但由于光场相机的内部限制，光场图像的低空间分辨率阻碍了其应用发展，具体表现为图像边缘区域的模糊。考虑到光场子孔径图像中空间信息包含着丰富的纹理和高频细节，而角度信息则对应不同视图之间的相关性，本文提出了一种基于特征交互融合与注意力的光场图像超分辨率网络，通过特征提取和特征交互融合模块充分融合光场的空间角度信息；设计了特征通道注意力模块自适应地学习有效信息，抑制冗余信息并细化图像的高频细节；最后设计了光场结构一致性模块以保持光场图像间的视差结构。通过在5个光场数据集上的实验表明，本文提出的网络得到的超分辨率结果性能普遍优于所比较的超分辨率的方法。
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