Abstract-This paper presents a maximum a posteriori (MAP) ram för att införliva en rumslig konsistens tidigare modell för djuprekonstruktion i form-from-fokus (SFF) processen. Befintliga SFF-tekniker, som rekonstruerar ett tätt 3D-djup från multifokusbildramar, har oftast dålig prestanda över lågkontrast regioner och behöver vanligtvis ett stort antal ramar för att uppnå tillfredsställande resultat. För att lösa dessa problem föreslås en ny djuprekonstruktionsprocess för att uppskatta djupvärdena genom att lösa ett MAP-uppskattningsproblem genom att inkludera en rumslig konsekvensmodell. Denna konsekvensmodell antar att inom en lokal region, djupvärdet för varje pixel kan ungefär förutsägas genom en affin transformation av bilden funktioner vid den pixel. En lokal inlärningsprocess föreslås för att konstruera konsekvensmodellen direkt från den multifokuserade bildsekvensen. Genom att använda denna modell kan djupvärdena härledas på ett mer robust sätt, särskilt över lågkontrastregioner. För att förbättra beräkningseffektiviteten föreslås dessutom en cellbaserad version av MAP-ramen. Experimentella resultat visar den effektiva förbättringen i noggrannhet och robusthet jämfört med befintliga metoder över verkliga och syntetiserade bilddata. Dessutom visar experimentella resultat också att den föreslagna metoden kan uppnå ganska imponerande prestanda, även med bara användning av några få bildramar.
I REF föreslog författarna maximalt en efterhandsbaserad ram för SFF som använder lokal inlärningsprocess för att bygga en konsekvent modell direkt från bildfokusvolymen.
Shape-From-Focus Depth Reconstruction With a Spatial Consistency Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}