Detta papper introducerar en algoritm som exakt uppskattar djupkartor med hjälp av en linslet ljusfältskamera. Den föreslagna algoritmen uppskattar multi-view stereokorrespondenser med sub-pixel noggrannhet med hjälp av kostnadsvolymen. Grunden för att bygga upp korrekta kostnader är trefaldig. För det första, sub-aperture bilder förskjuts med hjälp av fas skift teorem. För det andra är lutningskostnaderna adaptivt aggregerade med hjälp av ljusfältets vinkelkoordinater. För det tredje används dragkorrespondenserna mellan de underbländande bilderna som ytterligare begränsningar. Med kostnadsvolymen förökar sig den multimärkta optimeringen och korrigerar djupkartan i de svaga strukturregionerna. Slutligen är den lokala djupkartan iterativt förfinad genom att passa den lokala kvadratiska funktionen för att uppskatta en icke-diskret djup karta. Eftersom mikrolinsbilder innehåller oväntade förvrängningar föreslås också en metod som korrigerar detta fel. Effektiviteten hos den föreslagna algoritmen visas genom utmanande verkliga exempel och inklusive jämförelser med prestandan hos avancerade djupuppskattningsalgoritmer.
Jeon m.fl. föreslog en exakt metod för att uppskatta djupkartor med hjälp av ljusfältskamera REF.
Accurate depth map estimation from a lenslet light field camera
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}