-
题名基于光场内联遮挡处理的噪声场景深度获取
被引量：3
- 1
-
-
作者
吴迪
张旭东
范之国
孙锐
-
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
-
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期9-22,共14页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61876057,61971177)。
-
文摘
光场相机通过单次曝光同时从多个视角采样单个场景,在深度估计领域具有独特优势。噪声场景下的深度获取是光场图像深度估计的难点之一。传统针对噪声场景的深度获取方法大多仅适用于非遮挡情况,无法较好处理包含遮挡区域的噪声场景。针对含遮挡的噪声场景深度估计问题,提出了基于内联遮挡处理的深度估计方法。该方法采用内联遮挡处理框架,通过将遮挡处理集成进抗噪成本量中,在保证抗噪性能的同时提升算法的抗遮挡能力。在成本量建立完成后,为进一步滤除剩余噪声,采用提出的适应遮挡的多模板滤波策略对成本量进行遮挡感知优化,该策略通过为不同方向的遮挡分别设计滤波模板,在滤波的同时能较好保留图像的边缘结构,有效改善了传统滤波算法无法保留遮挡边界的问题。实验结果表明,相比其它先进深度估计算法,该方法在高噪场景下具有显著优势,并能更好处理噪声场景深度估计的遮挡问题。
-
关键词
光场
深度估计
散焦线索
噪声抑制
遮挡处理
-
Keywords
light field
depth estimation
defocus cue
noise suppression
occlusion handling
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TB811
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
