融合全局与局部视角的光场超分辨率重建
Light field super-resolution using global and local multi-views
合肥工业大学 计算机与信息学院, 合肥 230601
摘要
针对光场相机结构和像素传感器分辨率的限制导致光场图像空间分辨率和角度分辨率都较低的问题，提出一种融合全局与局部视角的光场超分辨率重建算法，同时提高光场图像的空间分辨率和角度分辨率。首先根据待重建新视角的位置，自适应选择局部视角，利用空间超分辨率卷积神经网络提高全局视角和局部视角的空间分辨率，然后提取并融合全局视角和局部视角在新视角处映射图像的深度特征和颜色特征，通过角度分辨率卷积神经网络重建获得新视角图像。实验结果表明，与现有方法相比，峰值信噪比（PSNR）提高约3 dB，结构相似性指数（SSIM）提高约0.02，有效地解决了遮挡情况下重建新视角局部目标丢失现象，同时更好地保持新视角的边缘信息，获得了更优的重建效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61403116)
中国博士后基金资助项目(2014M560507)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0835
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1549-1554,1559
文章编号: 1001-3695(2019)05-056-1549-06
发布历史
[2019-05-05] 印刷出版
引用本文
邓武, 张旭东, 熊伟, 等. 融合全局与局部视角的光场超分辨率重建 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (5): 1549-1554,1559. (Deng Wu, Zhang Xudong, Xiong Wei, et al. Light field super-resolution using global and local multi-views [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (5): 1549-1554,1559. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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