【摘 要】
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光场成像能同时记录光线的强度信息与方向信息且具备估计场景深度的能力.然而,深度估计的精度却容易受光场遮挡的影响.因此,本文提出一种边框加权角相关的深度估计方法来解决该问题.首先,该方法将光场角度域图像分成四个边框子集并分别度量这些子集中像素的相关性来构建四个代价体积,以此解决不同类型的遮挡.其次,该方法提出加权融合策略来融合四个代价体积,进一步增强算法的鲁棒性,同时保留算法的抗遮挡能力.最后,融合后的代价体积利用引导滤波对其进行优化,以提升深度估计的精度.实验结果表明,提出的方法在量化指标上优于现有的方法
【机 构】
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中国科学院自适应光学重点实验室,四川 成都 610209;中国科学院光电技术研究所,四川 成都 610209;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院自适应光学重点实验室,四川 成都 61020
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光场成像能同时记录光线的强度信息与方向信息且具备估计场景深度的能力.然而,深度估计的精度却容易受光场遮挡的影响.因此,本文提出一种边框加权角相关的深度估计方法来解决该问题.首先,该方法将光场角度域图像分成四个边框子集并分别度量这些子集中像素的相关性来构建四个代价体积,以此解决不同类型的遮挡.其次,该方法提出加权融合策略来融合四个代价体积,进一步增强算法的鲁棒性,同时保留算法的抗遮挡能力.最后,融合后的代价体积利用引导滤波对其进行优化,以提升深度估计的精度.实验结果表明,提出的方法在量化指标上优于现有的方法.同时,在绝对深度测量实验中,提出的方法能实现高精度的测量.
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