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J-GLOBAL ID：201702228183082761   整理番号：17A1773036

EPIの深い畳込みネットワークを用いた光場の再構成【Powered by NICT】

Light Field Reconstruction Using Deep Convolutional Network on EPI

著者 (6件)： Wu Gaochang ,  Zhao Mandan ,  Wang Liangyong ,  Dai Qionghai ,  Chai Tianyou ,  Liu Yebin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 1638-1646  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,光場データにおけるエピポーラ平面画像(EPI)の明確な集合組織構造を利用し,EPIについてのCNN型角度詳細回復としてスパース集合の観点から光場再構成の問題をモデル化した。まばらにサンプリングされた光場の再構成における主要な課題の一つは,空間および角度領域間の情報の非対称性,角度領域における詳細部分はアンダーサンプリングによる損傷であることを示した。空間および角度情報をバランスさせるために,EPIの空間的高周波成分は,EPIぼけを用いて除去し,ネットワークに供給した。最後に,EPIぼけにより抑制され空間的詳細を回収するために使用されている非ブラインドdeblur動作。合成シーン,実世界シーンや挑戦的な顕微鏡光場データを含むいくつかのデータセット上で提案アプローチの評価を行った。最先端アルゴリズムと比較して提案したフレームワークの高い性能とロバスト性を実証した。再構成光場を用いて深さ増強のための更なる応用を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 透視図法 ,  *ネットワーク ,  集合組織 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  *再構成 ,  モデリング ,  *畳込み ,  顕微鏡
準シソーラス用語： 最先端 ,  高周波成分 ,  アンダーサンプリング ,  情報の非対称性 ,  二次元画像 ,  *光学場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： EPI ,  畳込み ,  光場 ,  再構成