[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 基于多损失卷积神经网络的光场相机高质量虚拟视图合成

摘要： 尽管光场相机能够同时记录空间和角度信息，但在采集光场数据时其角度与空间分辨率均存在局限。因此需要合成虚拟视点。本文提出基于多损失卷积神经网络（CNN）的高质量虚拟视点合成方法。我们采用像素空间与特征空间的多损失函数来提升光场数据的角度分辨率，将特征损失、边缘损失和均方误差（MSE）损失三种损失函数整合为多损失函数?；谌慵虻NN学习视点合成函数。实验结果表明，该方法能成功从光场数据生成虚拟视点，且在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标上优于现有最优技术。