Med införandet av konsumentljusfältskameror, ljusfältsavbildning har nyligen blivit utbredd. Det finns dock en inneboende avvägning mellan vinkel- och rumslig upplösning, och därför, dessa kameror ofta glest prov i antingen rumsliga eller vinkeldomän. I detta papper använder vi maskininlärning för att mildra denna kompromiss. Särskilt föreslår vi en ny inlärningsbaserad strategi för att syntetisera nya vyer från en gles uppsättning input-vyer. Vi bygger på befintliga syn syntes tekniker och bryta ner processen i skillnader och färguppskattning komponenter. Vi använder två sekventiella konvolutionella neurala nätverk för att modellera dessa två komponenter och träna båda nätverken samtidigt genom att minimera felet mellan syntetiserade och markbaserade sanningsbilder. Vi visar prestandan av vår strategi med endast fyra hörn sub-aperture vyer från de ljusfält fångas av Lytro Illum kameran. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt syntetiserar högkvalitativa bilder som är överlägsna de senaste teknikerna på en mängd utmanande verkliga scener. Vi tror att vår metod potentiellt skulle kunna minska den vinkelupplösning som krävs av konsumentljusfältskameror, vilket gör att deras rumsliga upplösning kan öka.
När det gäller den senare typen, Kalantari et al. föreslå en inlärningsbaserad synsyntes metod, bestående av skillnader och färguppskattning komponenter, för att syntetisera nya vyer för en MLA-baserad konsument ljus fält kamera REF.
Learning-based view synthesis for light field cameras
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}