通过光场合成的生成模型进行深度估计
计算机视觉与模式识别
2016-09-07 v1 图形学
摘要
光场摄影捕获了丰富的结构信息，这可以促进许多传统的图像处理和计算机视觉任务。在这些工作中，一个关键要素是准确的深度恢复。我们提出了一个新颖的框架，允许从光场数据中恢复高质量的连续深度图。为此，我们提出了一种光场的生成模型，该模型完全由其对应的深度图参数化。该模型允许集成强大的正则化技术，如非局部均值先验，从而促进准确的深度图估计。
引用
@article{arxiv.1609.01499,
title = {Depth Estimation Through a Generative Model of Light Field Synthesis},
author = {Mehdi S. M. Sajjadi and Rolf Köhler and Bernhard Schölkopf and Michael Hirsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.01499},
year = {2016}
}
备注
German Conference on Pattern Recognition (GCPR) 2016