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题名多尺度EPI融合的密集光场解耦重建
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作者
曹捷
吴玉静
张倩
孟春丽
严涛
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机构
上海师范大学信息与机电工程学院
上海智能教育大数据工程技术研究中心
复旦大学附属中学
莆田学院人工智能学院
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出处
《上海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期530-542,共13页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62301320)
福建省自然科学基金资助项目(2023J011009)
+2 种基金
青少年身心成长的智能监测与评估资助项目(2023YFC3305802)
莆田市科技局资助项目(2021G2001ptxy08)
莆田学院人才科研启动经费资助项目(2019003)。
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文摘
为了充分挖掘光场极平面视图(epipolar plane image,EPI)之间的内在相关性,同时强化对空间信息的有效捕捉,提出了一种多尺度EPI信息融合的密集光场解耦重建方法.该方法对空间维度和极平面维度进行了更深层次的特征利用,能够更好地捕捉子孔径视图间的角度相关性,通过解耦与融合多种信息,提高了光场重建的精度和效果.首先,在四维光场数据的基础上,增加了密集的空间维度,提升了网络的泛化能力,并增强了其对图像局部结构和纹理信息的理解.其次,为了更好地补充和增强极平面间的信息互补性,设计了一个极平面融合模块,并提出了一种新的多尺度卷积注意力机制来融合特征信息.该注意力机制通过多尺度特征提取与全局关注机制,能有效捕捉角度信息,增强重要特征表达并抑制冗余内容.最后,在HCInew、HCIold和Stanford等光场数据集上进行实验.结果表明,本方法在峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)等评价指标上优于现有的最先进的SOTA(state-of-the-art)方法,在大多数测试场景中实现了更好的重建效果.
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关键词
光场
光场解耦
密集特征提取
极平面融合
角度超分辨率
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Keywords
lightfield
lightfield decoupling
dense feature extraction
epipolar plane images(EPI)fusion
angular super-resolution
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分类号
TP919.81
[自动化与计算机技术]
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