The paper addresses the problem of energy compaction of dense 4D light fields
by designing geometry-aware local graph-based transforms. Local graphs are
constructed on super-rays that can be seen as a grouping of
本文提出了一种基于图像的渲染技术,它基于通过相机获取的有限透视视图集合的光场重建。本文的方法利用了在方向敏感变换域内的极线平面图像的稀疏表示,该变换域通过自适应离散剪切变换得到。使用的迭代阈值算法为相邻视图之间的较大差异提供高质量重建结果。因此,所生成的给定 3D 场景的密集采样光场适用于所有需要光场重建的应用程序。本文提出的算法在深度图像渲染技术方面相对于现有技术具有优势。