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Difference-Guided Full-View Volume for Light Field Depth Estimation
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.132256.png)
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摘要
En 中文
光场成像通过同时捕捉空间和角度维度，提供了丰富的几何信息，能够实现精确的深度估计，这对众多视觉任务至关重要。现有的基于体积的深度估计方法主要关注中心视图，由于角度一致性不足和计算复杂度问题，忽略了全视图的一致性。为解决这些局限性，我们提出了一种新颖的差异引导全视图体积框架，该框架整合了全视图差异体积和中心视图匹配体积。具体而言，全视图差异体积利用角度多样性，提供鲁棒的角度对应关系，有助于解决低纹理区域的歧义问题并提升视图间的一致性。中心视图体积保留了精确的空间匹配对应关系，这对准确估计至关重要。通过在全视图间传播中心密度信息并在最终渲染中结合这些信息，所提出的方法有效利用了两种互补的对应关系。此外，我们引入了一个辅助边缘感知模块，利用多视图像素可见性来调节特征权重，它缓解了遮挡问题并强制实现所有视图间的边缘一致性。最后，我们提出了一个差异引导的全视图密度传播网络，用于光场全视图深度估计。在合成和真实光场数据集上的实验结果表明，我们的方法在同时为所有视图估计高质量深度图方面具有有效性。与之前的全视图和任意视图模型相比，我们的框架在均方误差上实现了超过8%的降低，在BadPixel(7)指标上实现了超过3%的降低。此外，所提出的方法在推理时间上相较于现有技术实现了3倍至40倍的加速。
Keyword:
Light field imaging
Depth estimation
Full-view volume
Angular coherence
Density propagation
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
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