基于光场图像信息解耦超分辨率重建研究

光场（LF）信息具有高维特性,重建任务中所需要的空间信息与角度信息在宏像素图中高度耦合.为了充分利用空间角度信息,提高超分辨率（SR）重建质量,提出一个改进的基于光场空间角度解耦机制的LF图像角度SR重建网络设计.考虑到图像中的不同特征对重建质量的影响,通过不同的通道分配机制改变各特征的影响程度,提高重建准确性,在堆叠特征提取层的同时,引入注意力机制,获取更加丰富的空间角度信息.在测试场景上的实验结果表明,所提出的重建网络在合成与真实场景里都有较好的重建效果.在两个合成场景数据集上峰值信噪比/结构相似性（PSNR/SSIM）参数分别为34.62/0.964与42.68/0.972,在真实场景上的PSNR/SSIM均值为39.67/0.990.     

基于ASAM注意力机制的光场图像压缩方法

为了研究光场图像的空间信息和相似角度信息之间的差异性,提高光场图像的传输效率,提出了一种基于端到端网络的角度空间注意力模型（ASAM）注意力机制的光场图像压缩方法 .以卷积块注意力模型（CBAM）的注意力机制为基础,增强了相对角度特征,提高了压缩编码效率.稀疏图像采用H.266/VVC视频编解码器进行压缩,通过子孔径图像（SAI）网络恢复编码后的图像.结果表明,与现有的光场图像压缩方法相比,所提出的光场图像压缩方法具有较高的图像压缩性能,Bj?ntegaard-Delta比特率（BD-BR）降低了52.30%,Bj?ntegaard-Delta峰值信噪比（BD-PSNR）提高了3.33 dB.     

“祁红·新绿”保健茶系列产品的研制

随着人民生活水平的提高,在饮食结构发生变化的同时,心脑血管的发病率已跃居所有疾病发病率的首位,全球每年约有1200多万人死于此类疾病,其中动脉硬化是诱发多种心血管疾病的主要病因之一。为探求防治此类疾病的方法,全世界的医学工作者作出了种种努力。实验研究及临床应用表明,茶叶有良好的防治心脑血管疾病的作用,且没有一般药物的副作用。 中国是茶的故乡。茶自古为药用,实属中草药类。据古代医学文献记载,茶有61种保健作用和20多种药用功效;近代科学运用分析测定的方法,探明了茶叶中     

基于结构重参数化的抗遮挡光场深度估计网络

针对光场深度估计网络结构中运算时间较长的问题,设计了一种能够被重参数化的多分支串联残差块结构（Res-DBLB）,加快了网络运算速度,同时引入复合卷积块（RepConv）和卷积注意力模块（CBAM）,优化网络性能.对于复杂的遮挡场景,利用深度图生成遮挡掩码,计算遮挡感知成本的构造函数,消除遮挡的负面影响.实验结果表明：与传统方法相比,该算法的均方误差和坏像素率更低,推理速度更快,同时在复杂遮挡场景中表现出较高的稳健性.