【摘 要】
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深度估计可为人脸识别、三维重建、自动驾驶等提供场景三维信息。与传统成像系统相比,光场成像记录了光线亮度和角度的4D信息,且隐含了多种深度线索。近年来,基于深度学习的
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深度估计可为人脸识别、三维重建、自动驾驶等提供场景三维信息。与传统成像系统相比,光场成像记录了光线亮度和角度的4D信息,且隐含了多种深度线索。近年来,基于深度学习的光场深度估计已取得了显著的进展。但是大多数方法集中于从光场的单一表示中提取深度线索,其单个线索所包含的深度信息是不完整的。例如,外极线(EPI)线索可以有效解决遮挡、无纹理问题,但在处理噪声问题上无能为力;而对焦线索虽然可以高效的处理噪声问题,但对遮挡处理存在局限。本文研究光场中各类线索在深度估计的作用,并结合深度学习的优势,充分发挥多线索间的互补特性,进而提出了基于多线索混合学习的光场深度估计模型“FusionNet”。该模型包含了三个子网络,分别是基于EPI图像的EPI子网络(EPIs Pathway)、基于对焦线索的对焦子网络(Defocus Pathway)、基于中心子光圈线索的图像结构子网络(Structure Pathway)。研究多线索在深度估计中的互补特性是本文的重点,本文主要研究内容有以下三点:1、在多方向EPI图像块的深度估计方法基础上,针对EPI深度线索对噪声敏感的问题,提出基于重对焦线索的对焦子网络。通过引入重对焦线索,改善EPI子网络抗噪能力差的问题。2、针对基于重对焦线索的对焦子网络在遮挡和边缘区域预测效果不佳的情况,引进了中心子光圈的图像结构特征,设计了基于中心子光圈线索的图像结构子网络,从而改善边缘预测不准问题。3、通过分析三个单独线索的子网络,提出多线索融合策略以充分发挥各自优势。融合采用了多层融合的方式,实现3个子网络混合学习,使融合模型FusionNet在处理遮挡、边缘、噪声等问题上都得到令人满意的效果。.本文所提出的融合模型FusionNet在光场深度的估计精度上取得了大幅度提高,算法已经提交在HCI4D光场深度估计测评网站上,在BadPix0.03和BadPix0.01的高精度测评中,FusionNet排名第一,证明了本文算法的优越性。
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