1.一种强噪声条件下光场EPI图像超分辨率的处理方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、读入光场原始文件，进行解析，得到光场原始图像、光场白图像和微透镜中心坐标文件；

步骤2、利用步骤1得到的光场原始图像、光场白图像和微透镜中心坐标文件进行解码，得到光场图像的二维位置信息，具体按照以下步骤实施：步骤2.1，从微透镜中心坐标文件中获取图像旋转角度，对光场原图像与光场白图像进行相应的图像旋转；

步骤2.2，计算微透镜阵列间的水平与垂直距离，如公式1所示，得到光场图像的微透镜角度分辨率(u，v)，即光场图像的二维角度信息；

u＝ceil(y/2)*2+1

v＝ceil(x/2)*2+1                                           (1)步骤2.3，从微透镜中心坐标文件中获取光场相机参数，既微透镜阵列规模，为光场图像微透镜大小(s,t)赋值，即光场图像的二维位置信息；

步骤3、通过步骤2得到的光场图像信息提取不同角度信息的子孔径图，具体按照以下步骤实施：步骤3.1：利用步骤2中得到的光场图像的二维角度信息，与二维位置信息，采取双平面参数化表示光场图像成像原理建立光场双平面，得到LF(s,t,u,v)四维光场数据；

步骤3.2：解码之后四维光场坐标LF(s,t,u,v)，提取不同的(u,v)坐标进而获取(u×v)幅不同视角的图像，即为光场子孔径图像；

步骤4、对步骤3得到的子孔径图提取像素点，得到光场EPI图像，具体按照以下步骤实施：步骤4.1：当取u＝1时，即固定了第一行子孔径图像，针对第一行中的v幅子孔径图像，选取每一幅子孔径图像的第一行像素点组合成一幅新图像，即为光场EPI图像，其大小为v×t；

步骤4.2：记每幅子孔径图像大小为s×t，通过步骤4.1，记每一行子孔径图像为一组，共有u组，每组中包含s幅光场EPI图像，取每组第一幅光场EPI图像进行堆叠，得到大小为(s*v)×t的图像，依次对每组第二幅光场EPI图像，以及剩余图像分别进行堆叠，得到新的图像集合，既光场EPI图像集合；

步骤5、对步骤4得到的光场EPI图像进行堆叠，并采用BM3D去噪处理，具体按照以下步骤实施：步骤5.1:将步骤4中提取得到光场EPI图像依次进行BM3D处理，该算法是处理光场图像中的噪声；

步骤5.2:将步骤5.1中输入的图像，选择k×k大小的参照块，在参照块的周围适当大小(n×n)的区域内进行搜索，根据两个像素亮度值的差的平方寻找若干个差异度最小的块，依照寻找顺序将其整合为一个三维矩阵；

步骤5.3：对步骤5.2中形成的若干三维矩阵，将其二维的块采取小波变换，进行二维变换，在二维变换结束后，对第三个维度采取hadmard变换，进行一维变换；

步骤5.4:当步骤5.3执行完毕后，对三维矩阵进行硬阈值处理，将小于阈值的系数置0，并对第三个维度进行一维反变换和二维反变换，得到处理后的图像块；

步骤5.5:此时步骤5.4得到的图像块，融合到原来的位置，每个像素的灰度值通过对应位置的块值进行加权平均，完成对光场EPI图像的去噪处理；

步骤6、对步骤5去噪处理后的光场图像进行超分辨重建，得到对光场EPI去噪处理和超分辨率重建以后的光场子孔径图像，完成强噪声条件下光场EPI图像超分辨率的处理。

2.根据权利要求1所述的一种强噪声条件下光场EPI图像超分辨率的处理方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下实施：从光场相机中提取原始文件，MATLAB读入后，使用光场工具包进行解析，得到光场原始图像，光场白图像，以及微透镜中心坐标文件。

3.根据权利要求1所述的一种强噪声条件下光场EPI图像超分辨率的处理方法，其特征在于，所述步骤6具体按照以下步骤实施：步骤6.1：将步骤5中去噪处理后的结果投影回步骤3中每幅子孔径图像中的对应位置，由于步骤5.1中输入图像大小为(s*v)×t，共计u幅，取每幅图像的第一行像素进行堆叠，可得到一幅大小为u×v的图像，即为一幅子孔径图像；

步骤6.2:依次对每幅图像其余行像素进行步骤6.1的投影，可得到全部子孔径图像，并将其作为输入图像，进行POCS处理，得到对光场EPI去噪处理和超分辨率重建以后的光场子孔径图像，完成强噪声条件下光场EPI图像超分辨率的处理。