光场技术可以将图像加密从二维提升到三维,加强加密的安全性。采用重聚焦算法实现图像解密时会引入图像间的干扰。以深度学习技术为框架,分析图像干扰的规律性,构造模拟光场数据集,创建了一个7层的全卷积神经网络,以模拟光场数据集作为输入,原图作为标签,训练一个全卷积神经网络,将真实光场解密图像输入得到结果。实验结果表明,利用全卷积神经网络可以有效改善光场解密图像的干扰问题,改善解密后的图像质量。
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