Att ta bort kamerans rörelse oskärpa från ett enda ljusfält är en utmanande uppgift eftersom det är mycket illa placerade inversa problem. Problemet blir ännu värre när oskärpakärnan varierar rumsligt på grund av scendjupsvariation och kamerarörelse med hög ordning. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm för att uppskatta alla suddiga modellvariabler gemensamt, inklusive latent sub-aperture-bild, kamerarörelse och scendjup från det suddiga 4D-ljusfältet. Utnyttjande av multi-vy natur av ett ljusfält befriar omvänt egenskapen av optimeringen genom att använda starka djup signaler och multi-view oskärpa observation. Den föreslagna gemensamma uppskattningen uppnår hög kvalitet ljusfält deblurring och djupuppskattning samtidigt under godtycklig 6-DOF kamerarörelse och okonstruerat scendjup. Intensivt experiment på verkligt och syntetiskt suddigt ljusfält bekräftar att den föreslagna algoritmen överträffar toppmoderna ljusfältsdeblurrings- och djupuppskattningsmetoder.
Lee och Al. REF föreslog att alla suddiga modellvariabler skulle beräknas gemensamt, inklusive latent delbländarbild, kamerarörelse och scendjup från det suddiga 4D-ljusfältet.
Joint Blind Motion Deblurring and Depth Estimation of Light Field
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}