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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 +2 位作者 张倩 孟春丽 严涛 《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
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... 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. 展开更多
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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