Vi tar för första gången upp frågan om rörelse oskärpa i ljusfältsbilder tagna från plenoptiska kameror (i stället för kameramatriser), där den rumsliga provtagningen i varje vy decimeras. Vi föreslår en lösning på uppskattningen av ett skarpt ljusfält med ett suddigt, när rörelsen suddar ut punktspridningsfunktionen är okänd, dvs. det så kallade blinda dekonvolutionsproblemet. Tyvärr tillåter den (decimerade) rumsliga provtagningen av varje ljusfältsvy inte användning av nuvarande blinda dekonvolutionsmetoder för traditionella kameror. Också, på grund av komplexiteten i bildmodellen, undersöker vi först fallet med enhetliga (shift-invariant) suddig Lambert-objekt, dvs., när föremål är tillräckligt långt från kameran för att vara ungefär invariant till djup förändringar och deras reflektion varierar inte med siktriktningen. Vi introducerar en mycket parallellizable modell för ljusfält rörelse oskärpa som är beräkningsmässigt och minne effektiv. Vi anpassar sedan en regulariserad blind dekonvolution till vår modell och demonstrerar dess prestanda på både syntetiska och verkliga ljusfältsdata.
Chandramouli m.fl. REF tar upp blind dekonvolution av ljusfält med decimerad rumslig provtagning.
Light Field Blind Deconvolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}