融合边缘特征的高效光场深度信息估计算法

发布时间：2022-09-21 17:37

　　为解决基于光场传统EPI （epipolar plane image）结构的深度信息估计算法执行效率低和估计精度低的问题,提出一种融合边缘特征的高效光场深度信息估计算法。改进传统EPI结构为包含完整像素极线信息的IEPI （improved epipolar plane image）结构和对应包含边缘信息的边缘图;构建深度多流全卷积神经网络,学习IEPI及边缘图的特征;构建基于尺度不变误差的代价函数,结合HCI光场数据集指导网络训练,实现一个估计光场深度信息的网络。实验结果表明,所提算法相较于传统算法提升了估计精度和估计效率。 

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【文章目录】：
0 引言
1 光场的传统EPI结构
2 融合边缘特征的高效深度信息估计算法
    2.1 IEPI
    2.2 边缘图
    2.3 DM-FCNN
        2.3.1 卷积层
        2.3.2 规范层
    2.4 基于尺度不变误差的代价函数
3 实验与结果分析
    3.1 实验环境与训练过程
    3.2 算法实验结果与分析
4 结束语



本文编号：3680376