研究目的
仅使用稀疏视图集来估计密集光场中每个视点的深度，处理遮挡问题并保持深度连续性，且无需预先知道深度范围。
研究成果
所提出的算法仅需使用稀疏的光场视图集，就能实现具有竞争力的深度估计性能，有效处理遮挡问题并保持深度连续性，可应用于光场重建、视图合成及压缩领域。
研究不足
由于采样率较低（49个输入视图中仅有4个），该方法在具有非常精细细节的场景中可能表现不佳，并且对真实光场中的噪声和畸变较为敏感。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于稀疏光场视图的遮挡处理深度估计
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于稀疏光场视图的遮挡处理深度估计
DOI：10.1109/icip.2018.8451466
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本文解决了仅利用稀疏视角信息实现稠密光场全视角深度估计的问题。该研究对从部分视角进行光场重建、视图合成及压缩等应用具有重要价值。与现有大多数基于光场的场景深度估计方法不同，本算法通过考虑遮挡效应为每个视角计算视差（即等效深度），同时保持深度空间的连续性且无需预设深度范围先验知识。实验表明，无论是合成光场还是真实光场，本算法在性能上均可媲美当前最先进的全光场深度估计算法——后者通常仅针对中心视角生成深度图。
作者：
Xiaoran Jiang，Mika?l Le Pendu，Christine Guillemot
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