為解決基于光場傳統(tǒng)EPI （epipolar plane image）結(jié)構(gòu)的深度信息估計(jì)算法執(zhí)行效率低和估計(jì)精度低的問題,提出一種融合邊緣特征的高效光場深度信息估計(jì)算法。改進(jìn)傳統(tǒng)EPI結(jié)構(gòu)為包含完整像素極線信息的IEPI （improved epipolar plane image）結(jié)構(gòu)和對應(yīng)包含邊緣信息的邊緣圖;構(gòu)建深度多流全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)IEPI及邊緣圖的特征;構(gòu)建基于尺度不變誤差的代價(jià)函數(shù),結(jié)合HCI光場數(shù)據(jù)集指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)一個(gè)估計(jì)光場深度信息的網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法相較于傳統(tǒng)算法提升了估計(jì)精度和估計(jì)效率。 

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【文章目錄】：
0 引言
1 光場的傳統(tǒng)EPI結(jié)構(gòu)
2 融合邊緣特征的高效深度信息估計(jì)算法
    2.1 IEPI
    2.2 邊緣圖
    2.3 DM-FCNN
        2.3.1 卷積層
        2.3.2 規(guī)范層
    2.4 基于尺度不變誤差的代價(jià)函數(shù)
3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與訓(xùn)練過程
    3.2 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 結(jié)束語



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