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Learning occlusion-aware view synthesis for light fields

机译：学习遮挡感知视图为光田的综合

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We present a novel learning-based approach to synthesize new views of a light field image. In particular, given the four corner views of a light field, the presented method estimates any in-between view. We use three sequential convolutional neural networks for feature extraction, scene geometry estimation and view selection. Compared to state-of-the-art approaches, in order to handle occlusions we propose to estimate a different disparity map per view. Jointly with the view selection network, this strategy shows to be the most important to have proper reconstructions near object boundaries. Ablation studies and comparison against the state of the art on Lytro light fields show the superior performance of the proposed method. Furthermore, the method is adapted and tested on light fields with wide baselines acquired with a camera array and, in spite of having to deal with large occluded areas, the proposed approach yields very promising results.
机译：我们介绍了一种基于学习的基于学习的方法来综合光场图像的新视图。 特别地，给定光场的四个角图，所示的方法估计在间之间的视图中。 我们使用三个顺序卷积神经网络进行特征提取，场景几何估计和视图选择。 与最先进的方法相比，为了处理遮挡，我们建议每个视图估计不同的差异图。 与视图选择网络共同，该策略显示在对象边界附近具有适当的重建最重要的。 在Lytro灯场上的最新技术的消融研究和比较展示了所提出的方法的优越性。 此外，该方法在具有用相机阵列获取的宽基线的光场上调整和测试，尽管必须处理大的遮挡区域，所提出的方法产生非常有前途的结果。

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