ABSTRACT Massiva undersökningar från både industrin och den akademiska världen har hällts i autostereoskopisk display. En av de framväxande teknikerna, ljusfältsbilden (LFI), kan ge en mer uppslukande uppfattning genom att öka antalet vyer och den rumsliga upplösningen. Dessa fördelar begränsar dock lagring och överföring på grund av en så tät bild samtidigt. För att lösa detta problem, föreslår vi att komprimera LFI med multiview video plus djup (MVD) kodning arkitektur. I detta papper, uppskattar vi preliminärt djupet baserat på begreppet epipolär plan bild. För att uppnå ett djupvärde designar vi en optimal lutningsvalalgoritm för att bestämma den bästa lutningen med minimal kostnad. Medan denna grov uppskattning ger vissa felpunkter inom den inledande djupkartan, presenterar vi därför en djupoptimeringsalgoritm med hjälp av egenskaperna hos den tillhörande texturbilden. I slutändan är ett litet antal utvalda utsiktsbilder kodade med sina motsvarande djupkartor med hjälp av MVD-ramverket, och sedan syntetiseras de ovalda utsiktsbilderna av djupbildsbaserad renderingsteknik. För att kontrollera giltigheten av det föreslagna LFI-komprimeringssystemet utförs omfattande experiment. De simulerade resultaten visar att den föreslagna estimeringsalgoritmen för djupkartor är överlägsen andra toppmoderna metoder för LFI. Samtidigt överträffar vår LFI-komprimeringsmetod andra LFI-komprimeringsalgoritmer betydligt. INDEX TERMS Djupuppskattning, djupoptimering, ljusfältskomprimering, vysyntes.
Även baserat på djup karta men välja tätare SAI, Huang et al. REF föreslås att LFI komprimeras glest med hjälp av multi-view video plus djupkodning arkitektur, där djupkartan preliminärt uppskattas baserat på EPI, och ett litet antal utvalda SAI kodas med sina motsvarande djupkartor.
Efficient Light Field Images Compression Method Based on Depth Estimation and Optimization
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}