【摘 要】
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光场相机是一种新型的多目成像设备,通过单次拍摄可获取场景的空间和多视角信息。利用光场数据可以估计场景深度,在三维重建等计算机视觉领域具有广泛应用。目前,基于深度学习的光场深度估计性能得到了显著提升,但随着输入成本的增加以及网络的加深,现有的光场数据集难以支持大规模网络的训练。同时,经过合成场景训练后的网络,在真实场景下的估计效果不佳。围绕上述问题,本文对光场重聚焦原理以及EPI图像进行分析,开展光
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光场相机是一种新型的多目成像设备,通过单次拍摄可获取场景的空间和多视角信息。利用光场数据可以估计场景深度,在三维重建等计算机视觉领域具有广泛应用。目前,基于深度学习的光场深度估计性能得到了显著提升,但随着输入成本的增加以及网络的加深,现有的光场数据集难以支持大规模网络的训练。同时,经过合成场景训练后的网络,在真实场景下的估计效果不佳。围绕上述问题,本文对光场重聚焦原理以及EPI图像进行分析,开展光场深度估计的研究。主要内容总结如下:（1）总结当前光场深度估计和自监督学习的研究背景及现状,介绍光场成像的基本理论,并阐述基于光场子孔径图像、EPI图像以及重聚焦线索的深度估计基本原理。（2）研究并设计一种基于光场重聚焦的EPI数据增强方法。通过对重聚焦前后场景视差与EPI斜率之间的关系进行分析,在同一场景点下,提取不同斜率的极线图并计算极线的视差值,增加深度估计网络的样本数据。实验结果验证了视差偏移量与极线斜率之间的变化关系。（3）结合自监督学习的训练方式,实现基于光场EPI图像的深度估计。根据EPI图像的结构特性,融合极线的关联性特征,构建基于EPI图像的关系网络。通过对重聚焦前后场景的视差偏移量进行估计,进一步实现网络的自监督训练。实验结果表明,该方法在复杂多遮挡的场景下获得了较高的估计精度,在真实场景下也具有明显优势。
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