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Neural Defocus Light Field Rendering
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AI
DOI：10.1109/TPAMI.2025.3576638.png)
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摘要
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光场相机在过去几十年中显著提升了传统成像方法和显微技术，为2D图像提供了高维信息并实现了多种应用。然而，其固有缺陷依然存在，主要源于复杂的光学设置和分辨率之间的权衡。在本工作中，我们提出了一种神经散焦光场（NDLF）渲染方法，该方法无需微透镜阵列即可构建光场，并达到与原始图像相同的分辨率。NDLF的基本单元是3D点扩散函数（3D-PSF），它通过引入景深轴扩展了2D-PSF。NDLF能够直接求解3D空间中PSF的分布，实现3D中PSF的直接操控，并加深对散焦过程的理解。NDLF通过将聚焦图像重新定义为NDLF的切片来实现聚焦图像的渲染，这些切片是3D-PSF横截面的叠加。NDLF使用三个多层感知器模块对3D-PSF进行调制，对应从粗到细的三个高斯基模型。NDLF在20张不同聚焦深度的超高分辨率（1024 × 1024）图像上进行训练，使其能够渲染任意给定聚焦深度的聚焦图像。预测聚焦图像与实测聚焦图像之间的结构相似性指数为0.9794。此外，我们开发了一套硬件系统，用于采集高分辨率聚焦图像及其对应的聚焦深度和深度图。NDLF实现了单镜头相机的高分辨率光场成像，并解析了3D空间中3D-PSF的分布，为新型光场合成技术和对散焦模糊的深入理解奠定了基础。
Keyword:
Computational imaging
defocus light field
light field
point spread function
期刊
IF:
18.6
论文数:
1.1K
被引数:
9.8W
机构
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