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首页> 外文期刊>International Journal of Advanced Robotic Systems >How depth estimation in light fields can benefit from super-resolution?
【24h】

How depth estimation in light fields can benefit from super-resolution?

机译：光场中的深度估计如何从超分辨率中受益？

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With the development of consumer light field cameras, the light field imaging has become an extensively used method for capturing the three-dimensional appearance of a scene. The depth estimation often requires a dense sampled light field in the angular domain or a high resolution in the spatial domain. However, there is an inherent trade-off between the angular and spatial resolutions of the light field. Recently, some studies for super-resolving the trade-off light field have been introduced. Rather than the conventional approaches that optimize the depth maps, these approaches focus on maximizing the quality of the super-resolved light field. In this article, we investigate how the depth estimation can benefit from these super-resolution methods. Specifically, we compare the qualities of the estimated depth using (a) the original sparse sampled light fields and the reconstructed dense sampled light fields, and (b) the original low-resolution light fields and the high-resolution light fields. Experiment results evaluate the enhanced depth maps using different super-resolution approaches.
机译：随着消费者光场相机的发展，光场成像已经成为捕获场景的三维外观的一种广泛使用的方法。深度估计通常需要角域中的密集采样光场或空间域中的高分辨率。但是，在光场的角度分辨率和空间分辨率之间存在固有的权衡。最近，已经引入了一些用于超分辨折衷光场的研究。不同于优化深度图的常规方法，这些方法关注于最大化超分辨光场的质量。在本文中，我们研究了深度估计如何从这些超分辨率方法中受益。具体而言，我们使用（a）原始稀疏采样光场和重建的密集采样光场，以及（b）原始低分辨率光场和高分辨率光场比较估计深度的质量。实验结果使用不同的超分辨率方法评估了增强的深度图。

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