用于光场图像超分辨率的空间-角度交互
图像与视频处理
2020-06-05 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
光场(LF)相机同时记录光线的强度与方向,并从多个视点捕获场景。每个视角内的信息(即空间信息)与不同视角间的信息(即角度信息)均有利于图像超分辨率(SR)。本文提出一种用于光场图像超分辨率的空间-角度交互网络(即LF-InterNet)。具体而言,首先从输入光场中分别提取空间与角度特征,随后反复进行交互以逐步融合空间与角度信息。最后,将交互后的特征进行融合,以对每个子孔径图像进行超分辨率重建。实验结果表明,LF-InterNet优于现有最优方法,即我们的方法能以较低计算成本取得高PSNR与SSIM分数,并在重建图像中恢复出忠实细节。
引用
@article{arxiv.1912.07849,
title = {Spatial-Angular Interaction for Light Field Image Super-Resolution},
author = {Yingqian Wang and Longguang Wang and Jungang Yang and Wei An and Jingyi Yu and Yulan Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.07849},
year = {2020}
}
备注
In this version, we have revised the paper and compared our LF-InterNet to the most recent LF-ATO method (CVPR2020). Codes and pre-trained models are available at https://github.com/YingqianWang/LF-InterNet