研究目的
利用一种名为"流辅助剪切波变换"(FAST)的新型基于学习的方法，通过结合光流和剪切波变换(ST)来提升性能，从而从稀疏采样光场(SSLF)重建密集采样光场(DSLF)。
研究成果
所提出的FAST方法能有效从视差范围较大的SSLFs中重建DSLFs，在大多数情况下优于其他最先进方法。该方法利用光流和时空信息实现视觉效果出色的重建结果。
研究不足
该方法需要精确的视差估计，在包含反光和透明物体的场景或视差范围极大的情况下可能表现不佳。训练过程计算成本高昂。
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[IEEE 2019年图像处理国际会议(ICIP) - 中国台北(2019.9.22-2019.9.25)] 2019 IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 快速：用于密集采样光场重建的流辅助剪切波变换
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[IEEE 2019年图像处理国际会议(ICIP) - 中国台北(2019.9.22-2019.9.25)] 2019 IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 快速：用于密集采样光场重建的流辅助剪切波变换
DOI：10.1109/ICIP.2019.8803436
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
剪切波变换（ST）是从稀疏采样光?。⊿SLF）重建密集采样光场（DSLF）最有效的方法之一。然而，ST需要对SSLF进行精确的视差估计。为此，本文采用最先进的光流方法PWC-Net来估计SSLF中相邻视图之间的双向视差图。此外，为了充分利用光流和ST进行DSLF重建，本文提出了一种新颖的基于学习的方法，称为流辅助剪切波变换（FAST）。具体而言，FAST由两个深度卷积神经网络组成，即视差细化网络和视图合成网络，它们充分利用视差信息通过变形和混合来合成新视图，并提高ST的新视图合成性能。实验结果表明，在具有大视差范围（高达26像素）的九个具有挑战性的真实世界SSLF子数据集上，所提出的FAST方法优于其他最先进的DSLF重建方法。
作者：
Yuan Gao，Reinhard Koch，Robert Bregovic，Atanas Gotchev
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