Djupuppskattning är ett grundläggande problem för ljusfältsfotografering. Många metoder har föreslagits under de senaste åren, som antingen fokuserar på att skapa kostnadsvillkor för mer robust matchning, eller på att analysera geometrin hos scenstrukturer inbäddade i epipolära-plan bilder. Betydande förbättringar har gjorts när det gäller det totala djupuppskattningsfelet, men nuvarande moderna metoder visar fortfarande begränsningar i hanteringen av invecklade ockluderande strukturer och komplexa scener med flera ocklusioner. För att ta itu med dessa utmanande frågor föreslår vi ett mycket effektivt ramverk för djupuppskattning som fokuserar på att legalisera den ursprungliga konfidenskartan och kantstyrkasvikterna. Specifikt, vi först upptäcka delvis ockluded gräns regioner (POBR) via superpixel baserad legalisering. Serier av krymp/förstärkningsoperationer appliceras sedan på etiketten konfidenskarta och kanthållfasthetsvikter över POBR. Vi visar att efter vikt manipulationer, även en låg-komplexitet viktade minst kvadrater modell kan producera mycket bättre djupuppskattning än state-of-the-art metoder i termer av genomsnittlig skillnad felfrekvens, ocklusion gräns precision-återkallningshastighet, och bevarandet av invecklade visuella funktioner.
Chen och Al. I REF föreslogs en ram för djupuppskattning baserad på konfidenskarta och kantvikter.
Accurate Light Field Depth Estimation with Superpixel Regularization over Partially Occluded Regions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}