light field imaging | BriefGPT

关键词light field imaging

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MM光场空间分辨率增强框架
光场成像具有捕捉角度和空间光分布的能力，通过模块化方法进行分辨率增强，以每个光场视角独立增强分辨率的纹理变换网络，并利用光场的规则性来同时提高所有光场图像视角的分辨率，相比现有方法在定性和定量评估方面表现出更好的性能。
PDF2 months ago
MM联合学习增强车道检测的空间、角度和时间信息
通过光场成像和新颖的深度学习模型，本文介绍了一种提升车道检测的新方法，它通过整合空间、角度和时间信息来显著改善在复杂环境下的车道检测；利用基于透镜的二维光场表示和 LSTM 网络，该方法展示了优于传统方法的卓越性能。根据我们的研究发现，这种
PDF2 months ago
基于灵活的角平面的限制对象空间光场成像
通过揭示限制性物体空间的微透镜图像畸变问题，提出了适用于限制性物体空间的灵活角平面和畸变问题的解决原则，并设计了一种模拟系统进行验证。
PDF7 months ago
基于深度卷积网络的光场显著性检测
本研究提出了一种新的基于 CNN 的光场显著性检测框架，提出了三个新颖的 MAC（模型角度改变）块来处理光场微透镜图像，同时还建立了一个大规模的数据集和标准，可以用来训练更深的神经网络和进行评测，实验证明，我们的方法在该数据集上明显优于现有
PDF5 years ago
一种低秩先验和深度卷积神经网络的光场超分辨率方法
本文介绍了一种用于恢复整个光场并实现在所有子孔径图像上的一致性的学习空间光场超分辨率方法，其中算法先使用光流来对齐光场，然后使用低秩近似来减少其角度尺寸，最后通过 DCNN 来恢复超分辨率嵌入。实验结果表明，该方法优于现有的光场超分辨率算法
PDF6 years ago