基于光流的光场深度图快速准确估计
计算机视觉与模式识别
2020-08-12 v1
摘要
深度图估计是计算机视觉中的一项关键任务，近期出现了利用光场的新方法，因为相较于基于立体图像或多视图的常规方法，这种新型成像模态捕获了关于光线角方向的更多信息。在本文中，我们提出一种基于现有光流估计方法的从光场进行深度估计的新方法。将光流估计器应用于沿光场角维度拍摄的图像序列，产生若干视差图估计。兼顾精度与效率，我们选择特征流（feature flow）方法作为我们的光流估计器。得益于其时空边缘感知滤波特性，我们所获得的不同的视差图估计非常一致，这使得一个快速而简单的聚合步骤得以创建单一视差图，进而可将其转换为深度图。由于视差图估计是一致的，我们也可以从每个视差估计创建深度图，然后在 3D 空间中聚合不同的深度图以创建单一稠密深度图。
引用
@article{arxiv.2008.04673,
title = {Fast and Accurate Optical Flow based Depth Map Estimation from Light Fields},
author = {Yang Chen and Martin Alain and Aljosa Smolic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.04673},
year = {2020}
}
备注
Accepted at IMVIP 2017