【摘 要】
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针对传统的光场深度估计算法采用单一的深度线索进行深度估计,导致估计结果精度较低的问题,,提出了一种融合视差和散焦量两种深度线索的光场深度估计的方法。该方法首先进行
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金重点研究专题(No.L182039);前沿项目(No.L182032);北京市自然科学基金(市教委联合资助)(No.KZ201911232046)
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针对传统的光场深度估计算法采用单一的深度线索进行深度估计,导致估计结果精度较低的问题,,提出了一种融合视差和散焦量两种深度线索的光场深度估计的方法。该方法首先进行深度线索的构建,将输入的光场图片转化为EPI Volume和Refocus Volume结构,通过卷积神经网络将EPI特征和散焦特征转化为深度信息,为了克服训练数据不足,采用色彩变换、缩放和随机灰度化等方式进行数据扩容。最终在HCI 4D光场标准数据集上的对比测试结果表明,该方法在均方误差和坏像素率上优于传统算法,且在执行时间上也具有很大优势。
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